전체 글149 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 Chapter3-1 : 신경망 3.1 퍼셉트론에서 신경망까지은닉층- 입력층이나 출력층과 달리 사람 눈에는 보이지 않는다 활성화 함수- 위와 같이 입력 신호의 총합을 출력 신호로 변환하는 함수(h(x))를 활성화 함수라고 부른다- 이를 수식과 뉴런으로 표현하면 아래와 같다 뉴턴의 그림- 보통 뉴턴을 그릴 때는 왼쪽과 같고 활성화 처리 과정은 오른쪽과 같다 계단 함수(step function)- 임계값을 경계로 출력이 바뀌는 함수를 계단 함수라고 한다시그모이드 함수(sigmoid funcion) - 신경망에서 자주 이용하는 활성화 함수이다 - 식은 아래와 같다- 신경망에서는 활성화 함수로 시그모이드 함수를 이용하여 신호를 변환하고, 그 변환된 신호를 다음 뉴런에 .. 2024. 5. 1. 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 Chapter2 : 퍼셉트론 2-1. 퍼셉트론이란?퍼셉트론- 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력한다- 신호가 흐름을 만들고 정보를 앞으로 전달한다- '흐른다/안 흐른다(1이나 0)'의 두 가지 값을 가질 수 있다※ 신호- 흐름이 있는 것과 같다퍼셉트론 동작원리- 위는 입력으로 2개의 신호를 받은 퍼셉트론의 예로 왼쪽 그림에서의 원은 뉴런 혹은 노드라고 부른다- 오른쪽은 동작원리를 수식으로 표현한 것이다> 입력 신호가 뉴런에 보내질 때 각각 고유한 가중치가 곱해져 이 신호들의 총합이 정해진 한계를 넘어설 때만 1을 출력한다. 이를 '뉴런이 활성화한다'라고 표현한다> 위에서 말한 한계는 임계값이라고 말한다2-2. 단순한 논리 회로AND 게이트- .. 2024. 5. 1. 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 Chapter1 : 헬로 파이썬 1.1 파이썬이란?파이썬- 간단하고 배우기 쉬운 언어- 읽기 쉽고 성능도 뛰어난 언어- 과학 분야, 특히 기계학습과 데이터 과학 분야에서 널리 쓰인다.- 카페, 텐서플로 등 딥러닝 프레임워크 쪽에서도 파이썬을 애용한다.1.2 파이썬 설치하기넘파이- 수치 계산용 라이브러리- 고도의 수학 알고리즘과 배열(행렬)을 조작하기 위한 편리한 메서드가 준비 되어 있다Matplotlib- 그래프를 그려주는 라이브러리- 실험 결과를 시각화하거나 딥러닝 실행 과정의 중간 데이터를 시각적으로 확인할 수 있다.아나콘다 베포판- 베포판 : 사용자가 설치를 한 번에 수행할 수 있도록 필요한 라이브러리 등을 하나로 정리해 둔 것이다.- 아나콘다는 데이터 분석에.. 2024. 4. 29. 언리얼 엔진 5 (Unreal Engine 5 C++ Developer: Learn C++ & Make Video Games 113~125) 보호되어 있는 글 입니다. 2023. 4. 22. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 38 다음
