GAN (2) 썸네일형 리스트형 생성 모델 (4) 생성 모델이란? 생성 모델은 데이터 세트의 기본 구조를 학습하여 원본 데이터와 유사한 새로운 샘플을 생성하는 것을 목표로 하는 비지도 기계 학습 알고리듬의 유형입니다. 알고리즘이 레이블링된 데이터에 대해 훈련되는 감독 학습과 달리 생성 모델은 레이블링된 데이터를 필요로 하지 않기 때문에 이미지 및 음성 인식과 같은 작업에 유용합니다. 생성 딥 러닝의 일반적인 예는 생성 적대적 관계망, 변형 자동 인코더 및 자기 회귀 모델입니다. 따라서 이 세 가지에 대해 자세히 알아보겠습니다. 생성적 적대 관계망 (Generative Adversarial Networks) GAN(Generative Adversarial Network)은 두 개의 신경망, 생성기 및 판별기를 사용하여 원래 데이터와 유사한 새 샘플을 생성.. 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 .. 이전 1 다음
