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  • 인공신경망 개요 /* -- Title : 인공신경망 개요 -- Reference : BDMBA, untitledtblog.tistory.com, blog.naver.com/samsjang */ ■ 인공신경망 개념 ㅁ 인간 뇌세포를 모방한 인공신경망 알고리즘(ANN, Artificial Neural Network) 사람의 두뇌와 비슷한 방식으로 정보를 처리하기 위한 컴퓨터 알고리즘 뉴런과 시냅스의 원리 이용 ■ 퍼셉트론(Perceptron) 인간의 인지 처리와 같이 다수의 신호를 입력받아 처리하고 결과를 출력하는 알고리즘 입력값에 대해 가중치를 적용한 후 확인해서 결과를 전달하는 방식 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)가 1957년 고안한 신경망(딥러닝)의 기원 알고리즘 입력값, 가중치, 활성함수, 출력값으.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 11. 21.
  • 퍼셉트론(Perceptron) /* -- Title : 퍼셉트론(Perceptron) -- Reference : BDMBA brunch.co.kr/@gdhan clickai.ai */ ■ 퍼셉트론(Perceptron) 입력(input)과 가중치(weight)들의 곱을 모두 더한 뒤 활성화 함수(activation fuction)를 적용 활성화 함수로 1, -1을 출력하는 선형 분류기 단순 OR, AND연산 가능하나 XOR분류 불가 ■ 다중 퍼셉트론(MLP, Multi-Layer Perceptron) 은닉계층(Hidden Layer)를 중간층에 추가하여 선형분류기 한계 극복(XOR 문제 해결) 대신 XOR 문제 해결할 가중치 구할 방법 못 찾음, 퍼셉트론이 여러층일 때 학습하기 어려운 문제 발생 → 역전파 알고리즘으로 해결 역전파 알고.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 11. 14.
  • Deep Learning(ANN, DNN, CNN, RNN, SLP, MLP) 비교 /* -- Title : Deep Learning(ANN, DNN, CNN, RNN, SLP, MLP) 비교 -- Reference : 구글링, www.analyticsvidhya.com bbnflow.tistory.com */ ■ Machine Learning vs. Deep Learning ■ ANN(Artificial Neural Network) - 인공신경망 모든 비선형 함수를 학습 모든 입력을 출력에 매핑하는 가중치를 학습할 수 있는 능력 활성화 함수는 네트워크에 비선형 속성 도입으로 입력과 출력 사이 복잡한 학습을 하는데 도움 학습과정에서 파라미터 최적값 찾기 어려움 Overfitting에 따른 문제 ■ SLP(Single Layer Perceptron) - 단층 퍼셉트론 퍼셉트론 : 학습 능.. 공감수 14 댓글수 2 2020. 11. 14.
  • RMDL(Random Multimodel Deep Learning) /* -- Title : RMDL(Random Multimodel Deep Learning) -- Reference : BDMBA */ ■ RMDL 이란? 이미지 분류나 텍스트 분류를 수행하기위한 딥러닝 모델(DNN, CNN, RNN, CRNN) 각각의 결과를 랜덤하게 생성하면서 각 모델이나 앙상블 모델에서 최적의 모델을 선택할 수 있도록 반복 수행하며 추천하는 AutoDL이다. ■ 추천 내용 적절한 DL 모델 - Text : CNN, DNN, RLL, SVM, NBC, HDLTex 등 - Image : Deep L2-SVM, Maxout Network, BinaryConnect, PCANet-1, gcForest 등 Hidden layer 개수 노드(Node) 개수 최적화(Optimizer, SGD/a.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 11. 7.
  • 데이터 분석과 AI, 머신러닝, 딥러닝 /* -- Title : 데이터 분석과 AI, 머신러닝, 딥러닝 -- Reference : BDMBA */ ■ 데이터 분석 트랜드 •BI(Business Intelligence) •BA(Business Analytics) •AI(Artificail Intelligence) ■ 데이터 분석 영역 ■ 인공지능 vs. 머신러닝 vs. 딥러닝 ■ 머신러닝 개념 •학습(Learning) •예측(Prediction) ■ 머신러닝 학습 유형 •지도학습(supervised learning) •비지도학습(unsupervised learning) •반지도학습(semi-supervised learning) •강화학습(reinforcement learning) ■ 딥러닝 발전과정 ■ 인공신경망 •활성함수(Activation .. 공감수 2 댓글수 0 2020. 9. 12.
  • [NLP] Classical NLP vs. Deep Learning NLP /******************************************************************************************************************* -- Title : [NLP] Classical NLP vs. Deep Learning NLP -- Reference : googling -- Key word : nlp 자연어처리 자연어 처리 classical nlp deep learning based nlp *******************************************************************************************************************/ 공감수 1 댓글수 0 2017. 7. 19.
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