퍼셉트론3 딥러닝_Neural Network_퍼셉트론3 지금까지 한 방법은 우리가 이미 알고 있는 답을 input값으로 뉴럴 네트워크에 넣고 값을 예측했다. 이러한 방법을 지도학습(supervised learning) 이라고 한다. 간단하게1. 지도학습(supervised learning): 우리가 이미 알고있는 훈련데이터로부터 뉴럴 네트워크가 이것을 정확하게 판별하는지 시도하는 것이다. 예를 들어, 얼굴인식으로 보면, 훈련데이터로 정확한 얼굴 모양과 이름 등 데이터를 가지고 뉴럴 네트워크를 학습시킨다. 그 후에 데이터를 넣어서 답을 구한다. 이 답이 가지고 있는 훈련데이터와 맞는지, 정확하게 예측했는지 아닌지를 판별한다. 그리고 에러를 조정하 나간다. 2. 자율학습(unsupervised learning): 이것은 우리가 알지 못하는 데이터들을 가지고 기계.. 2014. 12. 19. 딥러닝_Neural Network_퍼셉트론 퍼셉트론은 뉴럴 네트워크의 가장 심플한 기본적인 형태이다. (하나의 뉴런 모델)하나의 퍼셉트론은 여러가지 inputs, 하나의 프로세서, 하나의 output으로 되어 있다. 위의 그림에서 보면 Input0, Input1에서 값이 processor로 들어가고 processor에서 어떠한 연산을 한 후 output으로 보내는 과정이다. 그러면 조금 더 자세하게 값을 넣어 가면서 보겠다. 1. 먼저 두 inputs 값을 x1, x2로 보겠다. x1 = 12 (input0)x2 = 5 (input1) 2. wieght 값을 정한다. 각 input은 processor로 보내질 때 weight값과 계산되어서 가야한다. 예를 들어 어떠한 weight값과 input값이 곱셈이 되어 간다. (보통 weight값은 -1과.. 2014. 12. 19. 딥러닝_Neural Network_서론 deep learing(딥러닝)을 공부하려면 기본적으로 신경망 네트워크를 알아야 한다.앞으로 간단하게 요약을 해서 정리하려고 한다. 먼저 기본적으로 퍼셉트론(perceptron)은 인공신경망의 한 종류로서, 1957년에 코넬 항공 연구소(Cornell Aeronautical Lab)의 프랑크 로젠블라트 (Frank Rosenblatt)에 의해 고안되었다. 이것은 가장 간단한 형태의 피드포워드(Feedforward) 네트워크 - 선형분류기- 으로도 볼 수 있다.퍼셉트론이 동작하는 방식은 다음과 같다. 각 노드의 가중치와 입력치를 곱한 것을 모두 합한 값이 활성함수에 의해 판단되는데, 그 값이 임계치(보통 0)보다 크면 뉴런이 활성화되고 결과값으로 1을 출력한다. 뉴런이 활성화되지 않으면 결과값으로 -1을 .. 2014. 12. 19. 이전 1 다음 반응형
