동작 썸네일형 리스트형 시계열 데이터 분석을 위한 RNN 【5】RNN 기본 다지기 / 순환 신경망의 출현 시계열 데이터 분석을 위한 RNN 지금까지 살펴본 신경망 모델의 구조를 단순화시킨다면 아래와 같이 생각할 수 있다. 즉 화살표 오른쪽에 있는 그림처럼 신경망 모델을 표현 할 수 있다. 파란 동그라미가 입력으로 들어가면 네모박스에 있는 은닉층들을 통과하여 파란 동그라미로 출력이 된다. 여기서 하나의 네모 박스 안에는 여러개의 가중치(weights)가 포함되었다고 이해할 수 있다. 이제 우리는 단순화시킨 오른쪽 그림을 사용해 RNN을 이해해 볼 것이다. 텍스트 데이터를 이용해 예시를 들어보겠다. 한 문장에 대한 다음 문장을 예측하는 모델을 만든다고 가정해보자. 그렇다면 입력데이터는 하나의 문장이 될 것이고 출력데이터도 마찬가지로 예측한 하나의 문장일 것이다. .. 더보기 퍼셉트론 동작 【1】Deep Learning 시작하기_딥러닝이 알고 싶다! 퍼셉트론 동작 작성자 홍다혜 ghdek11@gmail.com / 이원재 wonway333@gmail.com 더보기 딥러닝의 뿌리를 찾아서, 퍼셉트론은 누구인가? 【1】 Deep Learning 시작하기_딥러닝이 알고 싶다! 딥러닝의 뿌리를 찾아서, 퍼셉트론은 누구인가? 인공지능 연구진들은 ‘사람을 대신해서 문제를 해결하는 기계’를 만들기 위해 사람의 뇌 구조를 분석하고 이를 컴퓨터세계로 가져옴으로써 인공신경망을 만들 수 있을 것이라고 생각했다. 1957년 블랜트(Frank Rosenblatt)가 제안한 인공 뉴런인 퍼셉트론은 신경망(딥러닝)으로 나아가는데 중요한 아이디어가 되었다. 이번장에서는 딥러닝의 핵심이 되는 인공신경망의 구성원인 인공뉴런 즉, 퍼셉트론의 동작원리를 간단히 소개하겠다. 먼저 퍼셉트론의 동작을 이해하기 위해 생물학적 신경망을 보도록 하자. 사람의 뇌는 뉴런이라고 불리는 신경세포로 구성되어 있다. 뉴런은 다수의 입력이 합산되어 하나의 통로로 출.. 더보기 이전 1 다음
