인공신경망 #Neural Network 3

다층 퍼셉트론(MLP: Multi Layer Perceptron)과 활성화 함수(Activation function)

저번에 퍼셉트론에 대해서 설명했었다. 위처럼 은닉층이 없는, 훈련 데이터를 받아들이는 입력층(Input layer)과 결과를 도출하는 출력층(Output layer), 이렇게 두가지의 층으로만 이루어져있는 퍼셉트론을 단층 퍼셉트론이라고 한다. XOR 문제를 예시로, 단층퍼셉트론은 선형으로 분리가 가능하지 않은 상황은 처리가 불가능했다. XOR 문제와 같은 선형분리가 불가능한 상황을 층을 더한 다층 퍼셉트론을 이용하여 해결할 수 있게 되었다. 퍼셉트론에 대한 설명은 아내 링크를 참조해주세요. 인공신경망(ANN: Artificial Neural Network)과 퍼셉트론(Perceptrons)인간은 뇌를 통해 학습을 하니까, 기계에도 뇌와 비슷한 구조의 무언가를 만들어 주면 되지 않을까? 라는 질문을 토대로..

인공신경망(ANN: Artificial Neural Network)과 퍼셉트론(Perceptrons)

인간은 뇌를 통해 학습을 하니까, 기계에도 뇌와 비슷한 구조의 무언가를 만들어 주면 되지 않을까? 라는 질문을 토대로 만들어지게 된 것이 인공신경망이다.  그렇담, 먼저 우리 인간의 뇌는 어떻게 작동되는 것일까.  주름진 사람의 뇌에는 '뉴런(Neuron)'이라 하는 대략 1000억개의 신경세포가 존재한다.이 뉴런은 가장 작은 정보처리 단위로서 세포체와 수많은 가지들(수상돌기와 축삭들)로 이루어져 있다. 이 가지와 가지를 이어 신호를 주고받는 부위가 '시냅스(Synapse)'다. 시냅스에서는 전압이 일정 이상이 될 시, 신경 전달 물질을 분비하고 이것이 다음 신경세포에 전달되어 전기신호가 전해지는 것이다. 이렇듯, 인간의 뇌는 마치 전기회로와도 같아 인간의 지능이 컴퓨터로 실현되는게 가능하다고 보게 된 ..

인공신경망(Neural Network)

해당 내용은 유튜브 채널 '코딩애플'의 쉬운 딥러닝 강의를 정리한 글입니다.(⇓ 강의링크)https://www.youtube.com/watch?v=8oMwnXfVH14    해당 모델은 저번시간에 만든 머신러닝 모델이다.  (https://bruders.tistory.com/70?category=956446 )최적의 매개변수 값을 찾게 시키는게 머신러닝이라 하였다. 초기 단순한 형태의 모델에서 조금 더 복잡하고 정교하게 예측하기 위해서 중간에 층을 더 두면 되지 않을까? 라는 생각이 나온다. 생각이 나오게 된 계기는 "기계가 사람처럼 생각할 수 있으면 좋지 않을까?" 라는 가정이다.   그렇담 사람이 어떻게 생각하는지를 볼 필요가 있다.사람의 뇌에는 뉴런이라 불리는 굉장히 많은 신경세포가 존재한다. 각각..