Data Science/Deep Learning 검색 결과

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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 ..
Data Science/Deep Learning 2021. 2. 16. 10:49
Deep Learning - 신경망 학습과 손실 함수

학습이란? 학습이란 훈련 데이터로부터 가중치 매개변수의 최적값을 자동으로 획득하는 것을 뜻한다. 신경망이 학습할 수 있도록 해주는 지표로 손실 함수가 있는데, 이 손실 함수의 결과값을 가장 작게 만드는 가중치 매개변수를 찾는 것이 학습의 목표이다. 신경망의 특징은 데이터를 보고 학습한다는 것, 즉 가중치 매개변수의 값을 데이터를 보고 자동으로 결정한다는 것이다. 매개변수가 수천개 수만개이기 때문에 사람이 수작업으로 정한다는 것은 말이 안된다. 즉 기계가 이 매개변수를 자동으로 찾아줘야 한다. 데이터 주도 학습 기계학습에서는 데이터가 생명이다. 사람이 어떠한 패턴을 찾아낼 때는, 경험과 직관을 단서로 시행착오를 통해 진행한다. 하지만 기계학습은 사람의 개입을 최소화하고 데이터로부터 패턴을 찾으려 시도하는 ..
Data Science/Deep Learning 2021. 2. 16. 10:46
Deep Learning - 수치 미분

경사법에서는 기울기 값을 기준으로 나아갈 방향을 정하는데, 기울기란 무엇인지와 학생 때 배운 '미분'을 복습해보고자 한다. 미분 마라톤 선수가 처음부터 10분에 2km씩 달렸다고 해보자. 이때의 속도는 간단히 2/10 = 0.2 [km/분]이라고 계산할 수 있다. 즉 1분에 0.2km만큼의 속도(변화)로 뛰었다고 해석할 수 있다. 이 마라톤 예에서는 '달린 거리'가 '시간'에 대해서 얼마나 변화했는가를 계산했다. 다만 여기서 0.2km는 10분 동안의 평균 속도를 구한 것이고, 미분은 특정 순간의 변화량을 뜻한다. 그래서 10분이라는 시간을 1분, 1초, 0.1초 이렇게 간격을 줄여가면서 어느 한 순간의 변화량을 얻는 것이 미분이다. 수식으로 표현하면 위와 같다. 극한을 취해 h를 한없이 0에 가깝게 하..
Data Science/Deep Learning 2021. 2. 15. 11:19
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..
Data Science/Deep Learning 2021. 2. 14. 22:31