DataScience/DLML (2) 썸네일형 리스트형 [DL] DNN( Deep Neural Network) 정리 시작하기에 앞서 딥러닝 데이터과학을 시작하기에 앞서 DNN CNN RNN LSTM알고리즘에 대하여 간략하고 상세하게 정리하여 필요할때마다 나만의 블로그로 개념을 체크 및 확인하기위하 딥러닝 알고리즘을 정리하고자 한다. AI(Aritficial Interlligence)는 인간의 지능을 기계어로 구현한 것이다. 여기서 AI 알고리즘중 Deeplearning/ Machine Learning은 AI를 구현하는 접근 방법중 한분야이다. DNN의 가장 기초인 퍼셉트론은 단층 퍼셉트론과 다층 퍼셉트론으로 나누어진다. 단층퍼셉트론은 값을 보내는 단계(층)[입력층] 와 값을 받아서 출력하는 단계(층)[출력층]로 나뉘어 지는 반면 중간에 층을 더 추가하여 은닉층을 추가한 모델을 다층 퍼셉트론이라고 한다. 1. 1957... Activation Function [활성함수] 활성함수란 ? 간단하게 인공신경망 딥러닝에서 입력을 변환하는 함수를 활성함수라고하며 크게 Relu , Sigmoid , Tahn함수가 존재한다. 즉 활성 함수의 선택에 따라 결과 값이 달라진다, 이 말은 다시말하면 적절한 활성함수를 사용하는 것은 매우 중요하다 할수 있다. 활성함수의 개념을 표현한 그림이다 . input data -> activation function -> output data 로 이해하면 될것이다. 1. unit step function signal & system 에서 아주 자주보던 함수다 델타함수를 적분하면 튀어나오던 함수다. 활성함수로 사용한다면 f(y) y= wx+b . f() is activation 에서 y값이 0보다 큰구간의 값만 필터로 가지겠다는 의미로 생각한다. 2. .. 이전 1 다음
