딥러닝분석

cnn은 최근 이미지 뿐만 아니라 텍스트 음성등 다양한 분야에서 사용된다.이미지 데이터에서는 연구자가 스스로 특징을 찾아야한다.비전분야에는 이미지에서 특징을 추출하기 위한 다양한 알고리즘이 개발되었다.특징추출 기법중 하나인 convolution 연산은 각 픽셀을 본래

순환 신경망은 순서가 있는 데이터를 입력으로 받고 같은 네트워크를 이용해 변화하는 입력에 대해 출력을 얻어낸다 순환신경망은 되먹임 구조를 가지고 있다 어떤 레이어의 출력을 다시 입력으로 받는 구조 순환신경망은 입력과 출력의 길이가 제한이 없다 그래서 다양한 구조가

지도학습: 하나 이상의 입력 변수를 기반으로 출력하거나 변수 추정,예측하는 통계 알고리즘 (회귀(선형), 분류(선형), 비선형)비지도 학습: 출력변수 없이 입력변수만으로 자료의 상관관계나 특징을 찾아 내는 통계 알고리즘오토인코더: 입력에 대한 출력을 학습해야한다는 점에

실수와 보상을 통해 배우는 알고리즘신경망이 정답과 예측사이의 오차를 역전파해서 의미있는 가중치와 편향을 학습하는 것처럼 강화학습은 좋은 선택과 나쁜 선택에서 모두 배움 문제가 주어진 환경이 있고 강화학습 문제를 풀기 위한 에이전트 존재에이전트는 행동으로 환경에 영향을