[DL] 퍼셉트론 * 본 내용은 딥러닝을 공부하며 정리한 내용들입니다. 혹여나 잘못 서술되어있는 지식들은 바로잡아주시면 감사하겠습니다. 퍼셉트론(perceptron) : 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력 * 신호 : 전류와 같은 흐름, 퍼셉트론에서는 흐른다/안 흐른다(1/0)으로 구분 가능 입력이 2개인 퍼셉트론 - x1, x2는 입력신호, y는 출력신호, w1, w2는 가중치 신호 - 그림의 원을 뉴런 혹은 노드라 칭함. - 뉴런에 전해진 입력 신호의 총합이 정해진 한계를 넘어설 때만 1을 출력한다. (='뉴런이 활성화한다') * 한계값 = 임계값, θ로 나타냄. 퍼셉트론은 복수의 입력 신호 각각에 고유한 가중치를 부여하는데, 이는 각 신호가 결과에 주는 영향력을 조절하는 요소로 작용함. (=가중치 클수록.. [DL] 딥러닝의 학습 방법 * 본 내용은 딥러닝을 공부하며 정리한 내용들입니다. 혹여나 잘못 서술되어있는 지식들은 바로잡아주시면 감사하겠습니다. DL (Deep Learning), 딥 러닝을 구글에 검색했을 때 보이는 정의들은 다음과 같다. 쉽게 이야기하면 다음과 같이 이야기할 수 있고, 인간의 두뇌에서 영감을 얻은 방식으로 데이터를 처리하도록 컴퓨터를 가르치는 인공 지능(AI) 방식 어렵게 정의하면 다음과 같이 정의할 수 있을 것이다. '비선형 변환기법'의 조합을 통해 높은 수준의 추상화(abstractions, 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업)를 시도하는 기계 학습 알고리즘의 집합 내가 딥러닝을 공부하면서 가장 보편적으로 많이 봤던 정의는 다음과 같았다. 머신 러닝(Machine .. 이전 1 다음
