전체 글 (291) 썸네일형 리스트형 딥러닝 (3) 8-8 합성곱 신경망(CNN: Convolution Neural Network) 딥러닝 모델 중 가장 기본이 되는 다층 퍼셉트론 모델로 이미지의 인식, 예측 등에 활용 영상 인식 분야에서 가장 많이 사용 합성곱 신경망의 특징 여러개의 완전 연결 계층과 활성화 함수를 사용하는 대신, 합성곱 계층(Convolution Layer)과 풀링 계층(Pooling Layer)을 활성화 함수의 앞과 뒤에 배치하는 형태 이미지 배열 표현의 문제점 이미지 데이터를 1차원의 데이터로 펼쳐 입력층에 넣어야 함 원데이터가 갖는 형상, 공간적 구조가 무시됨 모델의 이미지 인식 성능을 저하시키는 요인으로 이미지 데이터는 공간 구조를 고려하는 조작이 필요 합성곱 계층의 계산 원리 완전 연결 계층이 이미지 데이터가 갖는 공간적 구조.. 딥러닝 (2) 8-4 제한 볼츠만 머신과 심층 신뢰 신경망 다층 퍼셉트로넹서 역전파 작업을 수행할 때 3개 층 이상이 되면 기울기 소실 문제(Vanishing Gradient Problem)가 발생해 입력값이 출력값에 영향을 미치지 못함 이는 모델 초기의 Weight에 대한 설정이 미숙하기 때문에 나타나는 문제 모델의 변숫값을 초기화하기 위한 방안으로 제한 볼츠만 머신(RBM: Restricted Boltzmann Machine) 제시 제한 볼츠만 머신은 2개 층으로 구성 제한 볼츠만 머신을 여러 층으로 쌓은 형태가 심층 볼츠만 머신 심층 신뢰 신경망(DBN: Deep Belief Network): 제한 볼츠만 머신을 이용한 다층화 8-5 오토인코더 입출력층의 뉴런 수가 동일하며, 1개의 숨어 있는 계층(Hidden .. 딥러닝 (1) 8-1 신경망의 개념 및 다층화 신경망 인간 두뇌의 생리적 활동을 모방하는 계산적 모델을 통해 인공지능을 구현하려는 시도 1943년 제안된 맥컬룩-피츠(McCulloch-Pitts)모델이 신경 세포의 과정을 수학적 모델로 만든 것 중 가장 널리 알려져 있음 맥컬룩-피츠 모델의 가설 인공 신경 세포는 활성화되거나 활성화되지 않은 2가지 상태를 가짐 어떤 인공 신경 세포를 작동하게 하려면 2개 이상의 고정된 수의 시냅스가 일정한 시간 내에 활성화되어야 함 신경 시스템 내에서 유일하게 의미 있는 시간 지연은 시냅스 지연 억제적인 시냅스는 그 시각의 뉴런 활성화를 절대적으로 방지 신경망의 구조는 시간에 따라 변하지 않음 퍼셉트론 1958년 프랭크 로젠블랏이 제안한 신경망 모델 인공 신경 세포의 구조를 확장해 네.. 이전 1 ··· 38 39 40 41 42 43 44 ··· 97 다음
