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[딥러닝] 딥러닝, 인공신경망 관련 내용 정리

인공신경망 신경망 알고리즘 = 딥러닝 = 다층 퍼셉트론 무작정 layer수가 많더라도 성능이 낮을 수 있기에 모델을 간소화하면서 성능을 높일 수 있는 방법을 찾아야함. 얼마나 deep한 신경망을 사용해야하는지 예측 불가. 사람이 설정해줘야하는 많은 Hyper Parameter가 존재 입력, 출력이 직접 연결되지 않아 비선형성 포함. 구성된 층만큼 더 다양한 패턴학습(회귀)가능 인공신경망의 구조 : 입력층, 은닉층, 출력층 // 특징들은 가중치를 의미 + 신경망 : 많은 숫자로 구성된 행렬 뉴런 : 입력에 가중치를 곱한 뒤 활성화 함수를 취하면 출력을 얻음. 뉴런에서 학습할떄 변하는 것은 가중치. 가중치는 처음 초기화를 통해 랜덤값을 넣고, 학습과정에서 점차 일정한 값으로 수렴 배치 정규화 (Batch N..
AI/Deep Learning 2023. 6. 28. 10:54
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