거의 알고리즘 일기장
ANN (인공신경망) 본문
인공신경망이란?
생물학적 신경망을 모방해 만듬. 이 내용은 밑의 링크 참고ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9D%B8%EA%B3%B5_%EC%8B%A0%EA%B2%BD%EB%A7%9D
인공 신경망 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전
위키백과, 우리 모두의 백과사전. 인공 신경망은 노드들의 그룹으로 연결되어 있으며 이들은 뇌의 방대한 뉴런의 네트워크과 유사하다. 위 그림에서 각 원모양의 노드는 인공 뉴런을 나타내고 �
ko.wikipedia.org
요소
입력층, 은닉층, 출력층이 필요하며 은닉층이 2개 이상이면 심층 신경망으로 불림
활성화 함수
위의 수식을 보면 중간중간 시그마 기호가 있는걸 알수있는데 이 시그마는 활성화 함수를 의미한다.
활성화 함수가 필요한 이유는 값이 비선형성을 띄게 하기 위해서이다. 자세한 이유는 밑에 잘 설명되어있다.
활성화 함수(activation function)을 사용하는 이유
<개요> 신경망모델의 각 layer에서는 input 값과 W, b를 곱, 합연산을 통해 a=WX+b를 계산하고 마지막에 활성화 함수를 거쳐 h(a)를 출력한다. 이렇게 각 layer마다 sigmoid, softmax, relu 등.. 여러 활성화 함수
ganghee-lee.tistory.com
전파와 역전파
순전파 : 예측값을 구하는 과정
역전파 : 손실을 계산후 가중치를 변경시키는 과정
자세한 내용은 생략
www.youtube.com/watch?v=Ilg3gGewQ5U&t=328s
예제) y = x^2 + 3을 타겟으로 인공신경망을 학습시킨 예제
Kwonkunkun/DeepLearning
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개인공부용으로 적어놓은거라 중간중간 빠져있는게 많습니다. 나중에 추가하겠습니다.
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