deep learning 검색 결과
12 개의 검색 결과가 있습니다.
Data Science/Deep Learning

[Intro to Deep Learning] A Single Neuron

딥 러닝은 사람의 뇌처럼 뉴런(Neuron)으로 구성된 인공 신경망(ANN, Artifitial Neuron Network) 모델입니다. 뉴런은 또 다른 뉴런과 연결되어 있고, 뉴런이 계산한 결과는 다른 뉴런의 입력이 되게 됩니다. 이러한 뉴런의 연결의 복잡성이 딥러닝의 효율을 좌우하게 됩니다. 딥러닝의 기초적인 개념을 파악해보려면 다음 포스팅을 참고해주십시오. * What is Deep Learning 선형 유닛 (Linear Unit) 신경망(Neuron Network)의 기본 구성요소가 되면 단일 뉴런을 도식화하면 다음과 같습니다. x : 입력된 값. w : weight - 입력된 값의 가중치.연결된 다른 뉴런에서 입력값 가중치가 됨. 선형 함수의 기울기(Slope) b: bias - 바이어스는 뉴..

2022. 9. 2. 04:08
Data Science/Deep Learning

딥러닝 (Deep Learning) 개념

딥 러닝이란? 딥 러닝은 머신 러닝의 한 방법으로, 학습 과정 동안 인공 신경망(ANN : Artificial Neural Network)으로서 예시 데이터에서 얻은 일반적인 규칙을 독립적으로 구축(훈련)합니다. 특히 머신 비전 분야에서 신경망은 일반적으로 데이터와 예제 데이터에 대한 사전 정의된 결과와 같은 지도 학습을 통해 학습됩니다. 딥 러닝의 작동 원리 1. 인공 신경망 머신러닝의 한 기법인 딥 러닝은 특정 형식의 인공 신경망(ANN)을 사용하며, 우선 샘플 데이터를 통한 훈련 작업이 필요합니다. 그 이후에는 훈련된 ANN을 해당 작업에 사용할 수 있습니다. 훈련된 ANN의 사용하는 것을 "추론"이라고 합니다. 추론이 진행되는 동안 ANN은 학습된 규칙에 따라 제공된 데이터에 대한 평가 결과를 다..

2022. 1. 25. 02:41
반응형
반응형