딥러닝1 딥러닝 개념 정리 딥러닝 개요- 심층학습/딥러닝 : 여러 개의 은닉층으로 구성된 인공신경망, 입력과 출력 사이의 비선형적 관계를 분석하는 다수의 은닉층을 포함하는 인공신경망- 인공신경망 : 인간의 신경망과 유사한 구조의 인공지능 알고리즘으로 시냅스를 통해 노드 간 정보를 전달하고 노드에서는 각 정보에 가중치를 달리하여 다음 노드로 전달딥러닝의 구조- Forward Propagation : 입력값에 대해 은닉층의 가중치를 곱하고, 활성화 함수를 거쳐 출력값을 도출- Backward Propagation : 출력값과 실제값을 비교하여, 그 차이가 줄어드는 방향으로 은닉층의 가중치를 조정- 최적의 결과에 수렴할 때까지 위의 과정을 반복 딥러닝의 학습과정- 퍼셉트론(Perceptron) : 신호를 입력받아 다른 신호를 출력하는 .. 2024. 12. 28. 이전 1 다음
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