Deep Learning

딥러닝이란? 사람의 신경망을 모방하여 기계가 병렬적 다층을 이루어 학습을 하는 기술 기계는 판단하는 기준이 명확히 정해져 있다. 하지만 사람은 대상을 판단하는 경계가 느슨하다. (추상적)

Perceptron(퍼셉트론)은 신경의 흥분이 전달되기 워해서는 뉴런에 전달되는 자극의 크기가 역치 이상이 되어야 한다.프랑크 로젠블라트가 1957년에 고안한 알고리즘 이며, 수학적인 식은 아래에 나오는 것과 같은데, W1, W1은 가중치 (weight) - 각 입력

신경망은 선형회귀와 달리 한 계층의 신호를 다음 계층으로 그대로 전달하지 않고, 비선형적인 활성화 함수를 거친 후에 전달한다.사람의 신경망의 뉴런들도 모든 자극을 다 다음 뉴런으로 전달하는것은 아니고, 역치 이상의 자극만 전달하게 된다. 활성화 함수는 이런 부분까지 사

1950년 대 수행했던 고양이의 뇌파 실험에 영감을 얻은 Yann Lecun 교수에 의해 1998년 이미지 인식을 획기적으로 개선할 수 있는 CNN이 제안되었다.고양이의 눈으로 보는 사물의 형태에 따라 뇌의 특정영역(특정뉴런)만 활성화 된다는 실험 결과를 기반으로 제안

📌 RNN 📖 RNN 탄생 이유 문장을 듣고 무엇을 의미하는지 알아야 서비스 제공이 가능하다. 문장을 듣고 이애한다는 것은 많은 문장을 이미 학습해 놓았다는 것이다. 문장의 의미를 전달하려먼 각 단어가 정해진 순서대로 입력되어야 한다. 과거에 입력된 데이터와