밑바닥부터 시작하는 딥러닝1

밑바다부터 시작하는 딥러닝1-4장 신경망 학습

CHAPTER 4 신경망학습 학습 : 훈련 데이터로부터 가중치 매개변수의 최적값을 자동으로 획득하는 것. 손살 함수의 결과값을 가장 작게 만드는 가중치 매개변수를 찾는 것이 목표. 함수의 기울기를 활용하는 경사법을 배운다 4.1 데이터에서 학습한다! 신경망은 데이터를 보고 학습할 수 있다.(가중치 매개변수의 값을 데이터를 보고 자동으로 결정한다) 4.1.1 데이터 주도 학습 기계학습은 데이터에서 답을 찾고, 패턴을 발견하고, 이야기를 만든다. 기계학습의 중심은 데이터라고 할 수 있다. 이미지에서 특징을 추출하고 특징의 패턴을 기계학습 기술로 학습한다. 이미지의 특징은 벡터로 기술. 즉, 신경망은 모든 문제를 주어진 데이터 그대로를 입력 데이터로 활용해 ‘END-TO-END’로 학습할 수 있다. 4.1.2..

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 ..