순환 신경망 (3) 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.. 9장 텍스트 분류 - 순환신경망 (2) 9-2 순환 신경망 만들고 텍스트 분류 - 훈련 세트와 검증 세트 준비 IMDB 데이터 세트(인터넷 영화 데이터베이스(Internet Movie Database)에서 수집한 영화 리뷰 데이터) 훈련 세트 25,000개, 테스트 세트 25,000개 (훈련 세트에서 5,000개 분리하여 검증 세트로 사용) 1. 텐서플로에서 IMDB 데이터 세트 불러오기 import numpy as np from tensorflow.keras.datasets import imdb (x_train_all, y_train_all), (x_test, y_test) = imdb.load_data(skip_top=20, num_words=100) ##출력 Downloading data from https://storage.google.. 9장 텍스트 분류 - 순환신경망 (1) 9-1 순차 데이터와 순환 신경망 - 순차 데이터 시계열(time series) 데이터 : 일정 시간 간격으로 배치된 데이터 순차 데이터(sequential data) : 시계열 데이터와 같이 샘플에 순서가 있는 데이터 타임 스텝(time step) : 모델에서 순차 데이터를 처리하는 각 단계 완전 연결 신경망에 순차 데이터가 주입되는 모습 - 순환 신경망 뉴런의 출력이 순환되는 신경망 은닉층의 출력이 다시 은닉층의 입력으로 사용 됨 순환 신경망에서 층이나 뉴런을 셀(cell)이라고 함 각 뉴런마다 순환 구조를 표현하기 번거로워 셀 하나에 순환 구조 나타냄 순환 신경망에서는 셀의 출력을 은닉 상태(hidden state)라고 함 - 순환 신경망의 역방향 계산 가중치 W2에 대한 손실 함수의 도함수 구하기.. 이전 1 다음
