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Deep Learning - 신경망과 활성화 함수

퍼셉트론에서 신경망으로 앞 시간에 퍼셉트론에 대해 배웠는데, 이 퍼셉트론은 가중치를 설정하는 작업을 사람이 직접해야 됩니다. 이 수동으로 작업하는 과정을 해결하기 위해 신경망이라는 개념이 나오게 되었습니다. 신경망의 예 신경망을 그림으로 나타내면 위 그림과 같습니다. 가장 왼쪽 줄을 입력층, 오른쪽 줄을 출력층, 중간 줄을 은닉층이라고 부르는데, 은닉층의 뉴런은 사람 눈에는 보이지 않습니다. 그리고 신경망에는 층이라는 개념이 있는데, 왼쪽부터 0,1,2층이라고 부르고 위에서는 입력층이 0층, 은닉층이 1층, 출력층이 2층이 됩니다. (층을 부르는 개념은 사람마다, 문헌마다 다를 수 있습니다.) 퍼셉트론 복습 신경망의 신호 전달 방법을 보기 전에 퍼셉트론을 복습해보면 위에 사진과 같이 x1, x2라는 두 ..
딥러닝/Deep Learning 2021. 2. 9. 22:57
Deep Learning - 퍼셉트론(perceptron)이란?

퍼셉트론이란? 퍼셉트론은 프랑크 로젠블라트가 1957년에 고안한 알고리즘으로 딥러닝(신경망)의 기원이 되는 알고리즘이다. 미분적분학을 하기 전에 사칙연산을 하는 것처럼, 딥러닝을 배우기 위해서는 퍼셉트론의 구조를 배우는 것이 매우 중요한 일이기 기 때문에 익혀둬야 한다. 퍼셉트론이란 위 사진처럼 신호(x1, x2)를 입력받아 하나의 신호(y)를 출력하는 것을 말합니다. 그림에 있는 원들을 뉴런 또는 노드라고 부르며, 입력 신호가 뉴런에 보내질 때는 각각 고유한 가중치(w1, w2)가 곱해집니다. 뉴런에서 보내온 신호의 총합이 정해진 한계를 넘어설 때만 1(흐른다)를 출력하고, 이를 '뉴런이 활성화한다'라고 표현하기도 합니다. 그리고 이 한계를 임계값이라고 부르며 θ라는 기호로 나타냅니다. 위의 그림은 퍼..
딥러닝/Deep Learning 2021. 1. 19. 04:05
합성곱 신경망, Convolutional Neural Network (CNN)

완전 연결 계층, Fully connected layer (JY) Keras 사용해보기 1. What is keras? 케라스(Keras)는 텐서플로우 라이버러리 중 하나로, 딥러닝 모델 설계와 훈련을 위한 고수준 API이다. 사용자 친화적이고 모델의 구성이 쉽기 때문에 기본 이미지 dsbook.tistory.com 기존에는 완전 연결 계층을 이용해 이미지를 분류했었다. 완전 연결 계층이란 한 층(Layer)의 모든 뉴런이 다른 층(Layer)의 모든 뉴런과 연결되어 있는 형태로, 기본적으로 2차원의 흑백 이미지를 (컬러 이미지는 RGB의 채널이 들어가므로 3차원이다.) 1차원 배열로 평탄화시킨 후 연산 작업을 진행한다. 문제는 이 평탄화 작업이다. 이미지 데이터의 경우 인접한 픽셀들끼리의 명암 혹은 R..
데이터 사이언스 메뉴얼/Object classification 2020. 5. 28. 16:52