딥러닝

밑바닥부터 시작하는 딥러닝1,2를 공부하며,,,

이 카테고리에 있는 글들은 제가 '밑바닥부터 시작하는 딥러닝1,2를 공부하면서 정리하기 위해 쓴 글입니다. 모든 글의 출처와 이미지는 이 책의 저자와 출판사에게 있음을 밝힙니다. https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ISBN=8968484635&start=pnaver_02 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 라이브러리나 프레임워크에 의존하지 않고, 딥러닝의 핵심을 ‘밑바닥부터’ 직접 만들어보며 즐겁게 배울 수 있는 본격 딥러닝 입문서이다. 술술 읽힐 만큼 쉽게 설명하였고, 역전파처럼 어려운 내용은 ‘계산 그래... www.aladin.co.kr 이 글에 사용된 이미지 파일은 아래 깃허브 사이트에서 사용된것임을 밝힙니다. https://github.com/WegraLee/d..

밑바닥부터 시작하는 딥러닝1 3장-신경망

3.1 퍼셉트론에서 신경망으로 3.1.1 신경망의 예 가장 왼쪽에서부터 입력층, 출력층, 은닉층이라고한다. 은닉층에는 사람 눈에 보이지 않고, 입력층부터 0층, 1층, 2층이라고 한다. 3.1.2 퍼셉트론 복습 퍼셉트론의 수식을 다른 형태로 만들어 보면, 조건 분기의 동작을 하나의 함수로 나타낸다. 이 함수를 h(x)라고 한다. 이 식에서는 입력 신호의 총합이 h(x)라는 함수로 거쳐 변환되어 그 값이 y의 출력됨을 보여준다. 3.1.3 활성화 함수의 등장 활성화 함수는 입력 신호의 총합을 출력 신호로 변환하는 함수. 입력 신호의 총합이 활성화를 일으키는지 정하는 역할을 한다. 3.2 활성화 함수 활성화 함수는 임계값을 경계로 출력이 바뀌는데 이를 계단 함수라고 한다. 그러므로 퍼셉트론에서sms 활성화 ..

밑바닥부터 시작하는 딥러닝1 2장-퍼셉트론

chapter 2. 퍼셉트론 퍼셉트론(perceptron) : 신경망(딥러닝)의 기원이 되는 알고리즘. 퍼셉트론의 구조를 배우는 것은 신경망과 딥러닝으로 나아가는데 중요한 아이디어를 배우는 일이다. 2.1 퍼셉트론이란? 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력한다. 이 때 신호는 전류나 강물처럼 흐름이 있는 것. 신호도 흐름을 만들고 정보를 앞으로 전달. 가지는 값 : 흐른다/안 흐른다(1 혹은 0). 1 : 신호가 흐른다, 0 : 신호가 흐르지 않는다. X1, X2는 입력신호, Y는 출력신호, W1, W2는 가중치. 그림의 원은 뉴런(노드). 입력 신호가 뉴런에 보내질 때는 각각 고유한 가중치가 곱해진다(W1X1, W2X2). 뉴런에서 보내온 신호의 총합이 정해진 한계를 넘어설 때만 1을 출력(..