딥러닝이란? 딥러닝은 인공지능 학습법의 한 분야인 머신러닝에 신경망 알고리즘을 적용한 더욱 고도화된 학습방법입니다.
딥러닝 = 머신러닝 + 인공신경망 딥러닝도 데이터와 정답인 라벨을 이력해 스스로 규칙을 찾아낸다는 점에서 머신러닝과 동일하지만, 더 많은 데이터를 입력해 학습하므로 더 풍부한 규칙을 찾아냅니다. 인공신경망 원리 출처 : 용어로 알아보는 우리시대 DATA 인공신경망은 인간의 뇌를 모사한 신경망 알고리즘입니다.
생물학적 뉴런을 인공 뉴런으로 모사한 것으로, 뉴런이 여러 층으로 연결된 형태입니다. 헵 규칙(Hebb Rule) 두 개의 뉴런이 서로 반복적이고 지속적으로 점화해서 어느 한쪽이나 양쪽 모두에 어떤 변화를 줄 수 있는데, 이 때 상호간의 변화(점화)의 효율(weight)이 점점 커지게 된다는 이론 퍼셉트론 다수 입력을 하나의 신호로 출력 N개의 input값 각각에 weigh값을 적용해서 가중치의 합을 구하는 선형결합을 통해 결과를 도출 입력층-학습층-출력층 으로 구...
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활성화함수
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신경망
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인공신경망
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비용함수
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퍼셉트론
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딥러닝
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단층퍼셉트론
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다층퍼셉트론
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헵규칙
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오차역전파
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선형결합
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부적합
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과적합
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경사하강법
원문 링크 : 딥러닝과 인공신경망
