퍼셉트론 썸네일형 리스트형 신경망 모형의 기본 구조 【1】Deep Learning 시작하기_신경망 모형(Neural Networks) 신경망 모형의 기본 구조 우리는 앞에서 신경망의 구조를 여러 번 언급했었다. 신경망은 다층퍼셉트론의 발전된 형태로 입력층-은닉층-출력층 구조인 다층퍼셉트론에서 은닉층을 두개 이상 쌓은 구조를 가진다. 은닉층의 개수가 많아지면 신경망이 깊어졌다(deep)이라고 하며 이를 심층 신경망(Deep Nerual Network, DNN)이라고 한다. 이번장에서는 딥러닝으로 넘어가기 전 마지막으로 신경망의 구조에 대해서 정리해보는 시간을 가질것이다. 처음 소개하는 내용이 아니므로 질문에 대답해보면서 따라와주기를 바란다! 아래의 그림은 가장 기본적인 신경망의 구조라고 할수 있는 은닉층이 2개인 구조의 신경망 그림이다. 몇가지 퀴즈를 통해.. 더보기 I am Hinton! 기울기 소실 사건을 해결하다! - 제한 볼츠만 머신(RBM) 【1】Deep Learning 시작하기_다시 마주친 장벽, Vanishing Gradient Problem I am Hinton! 기울기 소실 사건을 해결하다! - 제한 볼츠만 머신(RBM) 훗날 토론토 대학교의 제프리힌튼(Geoffrey Hinton) 교수는 딥러닝이 한계를 가지게 된 이유 4가지를 정리했다. 우리는 힌튼 교수의 제안을 바탕으로 기울기 소실 문제를 해결할 아이디어를 접근해볼 것이다. Geoffrey Hinton’s summary of findings up to today (1) Our labeled datasets were thousands of times too small. (2) Our computers were millions of times too slow. (3) We init.. 더보기 오차 역전파를 직접 계산해보자! - (3) 은닉층 가중치 업데이트 【1】Deep Learning 시작하기_오차 역전파가 중요하다! 오차 역전파를 직접 계산해보자! - (3) 은닉층 가중치 업데이트 작성자 홍다혜 ghdek11@gmail.com / 이원재 wonway333@gmail.com 더보기 오차 역전파를 직접 계산해보자 - (2) 오차 구하기 【1】Deep Learning 시작하기_오차 역전파가 중요하다! 오차 역전파를 직접 계산해보자 - (2) 오차 구하기 작성자 홍다혜 ghdek11@gmail.com / 이원재 wonway333@gmail.com 더보기 오차 역전파를 직접 계산해보자! - (1) 출력층의 가중치 업데이트 【1】Deep Learning 시작하기_오차 역전파가 중요하다! 오차 역전파를 직접 계산해보자! - 출력층의 가중치 업데이트 출력층의 가중치 업데이트 작성자 홍다혜 ghdek11@gmail.com / 이원재 wonway333@gmail.com 더보기 오차 역전파란 무엇인가? 【1】Deep Learning 시작하기_오차 역전파가 중요하다! 오차 역전파란 무엇인가? 작성자 홍다혜 ghdek11@gmail.com / 이원재 wonway333@gmail.com 더보기 퍼셉트론 동작 【1】Deep Learning 시작하기_딥러닝이 알고 싶다! 퍼셉트론 동작 작성자 홍다혜 ghdek11@gmail.com / 이원재 wonway333@gmail.com 더보기 퍼셉트론이 마주친 장벽 【1】Deep Learning 시작하기_딥러닝이 알고 싶다! 퍼셉트론이 마주친 장벽 퍼셉트론은 출력 값이 1 또는 0이므로 선형 분류(linear classifier) 모델이라고 볼 수 있다. 선형 분류는 평면 상에 선을 긋고 그 선을 기준으로 A와 B로 분류하는 것을 말한다. 위의 그림에서 보다시피 2차원 ○과 □를 선으로 분류할 수 있는 문제를 선형 문제라고 한다. 그렇다면 다음 문제를 함께 생각해보자. 위 그림처럼 종이 위에 검은 점과 흰 점이 놓여 있다면 선 하나만을 이용해서 두 종류의 점을 분류할 수 있을까? 아무리 선을 그려보아도 선 하나만으로는 검은 점과 흰 점을 분류할 수 없을 것이다. 이것이 퍼셉트론의 한계로 많이 등장하는 XOR(exclusive OR) 문제다. XOR문제는 논리회로에 .. 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
