Deep Learning

퍼셉트론(Perceptron)은 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)가 1957년에 제안한 초기 형태의 인공 신경망으로 다수의 입력으로부터 하나의 결과를 내보내는 알고리즘

활성화 함수(Activation function)이란 입력된 데이터의 가중 합을 출력 신호로 변환하는 함수이다. 인공 신경망에서 이전 레이어에 대한 가중 합의 크기에 따라 활성 여부가 결정된다. 신경망의 목적에 따라, 혹은 레이어의 역할에 따라 선택적으로 적용한다.

2차원 배열인 행렬의 내적을 구하는 방법

신경망에 입력되는 값은 여러 개이다. 파이썬의 행렬을 이용해 간단하게 신경망을 구현

신경망의 사용처 출력층의 활성화 함수에 따라서 목적( 사용처 )이 달라진다. ( 분류를 할지, 회귀를 할지 ) 일반적으로 항등 함수( identity function )을 활용하면 회귀 $softmax$ 또는 시그모이드($\sigma$)를 활용하면 분류

통계학, 결정이론 및 경제학 분야에서 손실 함수 또는 비용 함수는 사건을 그 사건과 관련된 경제적 손실을 표현하는 실수로 사상하는 함수

미니 배치는 인공지능이 학습을 할 때 거대한 양의 데이터를 한꺼번에 학습하지 않고 단위 별로 쪼개서 하는 것

미분값을 더하는 것을 경사상승법(gradient ascent) 라고 하며 함수의 극대값 위치를 구할 때 사용한다. 미분값을 빼는 것을 경사하강법(gradient descent) 라고 하며, 함수의 극소값 위치를 구할 때 사용한다.

역전파(Backpropagation)는 먼저 계산 결과와 정답의 오차를 구해 이 오차에 관여하는 값들의 가증치를 수정하여 오차가 작아지는 방향으로 일정 횟수를 반복해 수정하는 방법이다.

CNN을 통해 MNIST 분류기 만들기

자연어 처리 또는 자연 언어 처리는 인간의 언어 현상을 컴퓨터와 같은 기계를 이용해서 묘사할 수 있도록 연구하고 이를 구현하는 인공지능의 주요 분야 중 하나다.

💡 컴퓨터는 텍스트를 인식할 수 없다. 오로지 숫자만 처리가 가능하기 때문에 텍스트를 수치화 시키는 작업을 수행해야 한다.

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