딥러닝 기초이론

프랑크 로젠블라트가 고안한 알고리즘으로써 다수의 입력값을 토대로 하나의 출력값을 만들어 낼 수 있는 알고리즘이다.해당 알고리즘을 통하여 AND, OR, NONE을 도출해 내는 로직을 만들어 낼 수 있다.기본적인 퍼셉트론 개념여기에서 x1, x2를 입력값이라 생각하고 w

이전에 우리가 AND게이트를 구현하기 위해 가중치와 편향을 이용하여 두 영역을 나눠 값을 판단하였으나 XOR게이트는 직선으로 두 영역을 분리하기 어렵다는 것을 알 수 있다.이를 표로 보면 다음과 같다.어떠한 직선을 그려도 XOR게이트는 나눠 질 수 없음을 확인 할 수

artificial neural network(ANN)이라고도 하며 기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경망에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘퍼셉트론과 신경망의 차이퍼셉트론 : 활성화 함수로 계단 함수를 사용한다.신경망 : 활성화 함수로 시그모이드 함수, ReLU함

학습이란?신경망에서 입력신호의 총합을 도출 할 시 가중치를 일일히 사람이 설정해 주워 모델을 완성하는 것은 한계가 있다. 따라서, 훈련데이터로부터 가중치 매개변수릐 최적값을 찾는 것을 학습이라 말한다.이미지를 벡터로 변환 할 시에는 사람이 적합한 특징을 설계하여 학습은

오차역전파법의 표현 오차역전파법을 표현하기 위한 방법 1, 수식을 이용한 방법 2, 계산 그래프를 이용한 방법 계산 그래프란? 계산 과정을 그래프로 나타낸 것이고 노드와 뎃지로 표현 계산 그래프의 장점 1, 국소적 게산이 가능 2, 중간 계산 결과 모두 보관이 가