신경망의 학습과정

1. 신경망의 학습    신경망의 학습이란 학습데이터를 가지고 신경망의 가중치 와 바이어스를 업데이트 하여 오차를 줄이고 원하는 결과값을 얻을 수 있도록 하는 기법이다. 2. 오차의 역전파     신경망의 학습 과정을 통해 입력데이터에 대한 결과를 가지고 정답과 비교한 오차를 출력층 -> 은닉층으로 순전파의 반대 방향으로 가중치를 업데이트 해 나가는 방법을 말한다. 3. 손실함수(비용함수,오차함수)    여러 이론책에 다양하게 표현되나 같은 뜻을 가지고 있다.  신경망의...

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신경망의 추론과정

1. 신경망의 순전파    입력층에서 들어오는 데이터는 각각의 가충지를 곱하고 바이어스를 더하여 은닉층의 노드로 전달되며, 전달된 값은 활성함수를 통해 출력된다. 이를 수치로 나타내면 다음과 같다.   가중합 : v = w1x2 + w2x2 + .... + b (바이어스)  = wx + b   출력 :  y = φ(v) = φ(wx + b)      φ = 활성함수 2. 활성함수     뇌의 뉴런은...

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신경망이란

1. 신경망    머신러닝의 모델 중 하나 이며, 실제 뇌의 뉴런들의 연결을 본따서 만든 것으로 실제뇌는 정보를 저장하는 공간이 따로 없기 때문에 신경세포는 다른 신경 세포에서 오는 신호를 받아 자신의 신호를 내보내는 역할만 하고 이런 신경 세포들의 연결 된 네트워크이며, 신경 세포들의 연결 상태가 바로 뇌에 저장된 정보를 나타낸다. 신경세포 = 노드 , 신경세포들의 연결 = 연결 가중치 2. 신경망의 종류    그림과 같이 단층 신경망과 다층 신경망이 있으며 , 신경망 성능 향상을 위해서는 다층...

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머신러닝이란

1. 인공지능 머신러닝 딥러닝의 관계     인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝     딥러닝은 머신러닝의 일종이고 머신러닝은 인공지능의 일종이다. 2. 머신러닝이란    데이터를 이용한 모델링 기법으로 기계가 학습 데이터를 이용 하여 데이터를 분석 해서 모델을 스스로 찾아내는 것이다. 3. 학습(classification)과 추론(inference)    학습이란 데이터와 데이터에 대한 결과값으로 최적의 모델(신경망)을 찾아가는 과정을 말한다.  ...

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