다층퍼셉트론 2

[AI 데이터 분석] 딥러닝 시작하기 - 02. 텐서플로우와 신경망

01 딥러닝 모델의 학습 방법 딥러닝 모델이란? 딥러닝 모델의 학습 방법 - 예측값과 실제값 간의 오차값을 최소화 하기 위해 오차값을 최소화하는 모델의 인자를 찾는 알고리즘을 적용한다. - Loss Function을 최소화하는 가중치를 찾기 위해 최적화 알고리즘을 적용한다. 딥러닝 모델의 예측값을 구하는 방식 - 순전파 - 활성함수는 비선형 함수이다. 최적화 방식 살펴보기 - 경사 하강법 - 순전파를 사용하면 예측값과 실제값 간의 오차값을 구하여 Loss Function을 구할 수 있다. - 최적화는 경사 하강법 ( Gradient Descent ) 을 사용한다. 경사 하강법 ( Gradient Descent ) - Gradient는 미분을 의미한다. - 화살표는 역전파를 통하여 구할 수 있다. 역전파 ..

[AI 데이터 분석] 딥러닝 시작하기 - 01. 퍼셉트론

01 딥러닝 개론 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계 - 인공지능은 인공적으로 사람의 지능을 구현하는 것이고, 다양한 방법론 중 하나가 머신러닝이다. - 머신러닝의 다양한 방법론 중 하나가 딥러닝이다. 딥러닝이란? 인공신경망이란? 현대의 다양한 딥러닝 기술 적용 사례 02 퍼셉트론 ( Perceptron ) 1958년 초기 신경망 퍼셉트론의 등장 - 퍼셉트론 : 딥러닝의 가장 기본적인 단위 초기 형태의 신경망, 퍼셉트론 - 퍼셉트론은사람의 신경세포인 뉴런과 비슷한 구조로 만들어졌다. 퍼셉트론의 기본 구조 - 가중치 : 들어오는 신호에 대해 얼만큼 신호를 증폭해주는 정도를 의미한다. - bias : 들어오는 입력값에 상관없이 들어오는 값 활성화 함수 ( Activation Function ) - 활성화 함..