굴러가는 분석가의 일상

※ 앞선 포스팅에서는 신경망을 학습할 때, 정확도와 효율을 높일수 있는 다양한 기법에 대해 알아보았습니다. 본 게시물에서는 이미지 인식분야에서 통상적으로 사용되는 Convolutional Nerual Network(CNN)에 대해 알아보도록 하겠습니다. 💡 합성곱 신경망 소개 합성곱 신경망은 이미지 처리 성능이 좋은 인공 신경망 알고리즘 입니다. 합성곱 신경망은 이미지를 분석할 때, 3차원의 Tensor (Weight, Height, RGB)을 통해 표현이 되고, 각각의 픽셀을 하나의 변수로 간주하여 모델링을 하게 됩니다. 이를 기존의 인공 신경망(Neural Network)를 통해 학습한다면, Input Layer와 Hidden Layer의 너무 많은 가중치가 존재하므로, 학습하는데 어려움이 있습니..

※ 앞선 포스팅에서 딥러닝의 구조에 대해 소개하였습니다. 숨긴 글 참조 부탁드리겠습니다! 더보기 2023.11.08 - [Data Science/DL] - 딥러닝의 구조 #1 [퍼셉트론] 딥러닝의 구조 #1 [퍼셉트론] 본 게시물은 공부목적으로 작성 되었으며, 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 참고하였습니다. 퍼셉트론이란? ▶ 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력하는 것을 뜻합니다. 퍼셉트론의 신 g3lu.tistory.com 2023.11.09 - [Data Science/DL] - 딥러닝의 구조 #2 [활성화 함수] 딥러닝의 구조 #2 [활성화 함수] 본 게시물은 공부목적으로 작성 되었으며, 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 참고하였습니다. 퍼셉트론의 원리 활성화 함수에 Deep-Dive하기 앞서, 퍼셉..

본 게시물은 공부목적으로 작성되었으며, 딥러닝 파이토치 교과서 참고하였습니다. 딥러닝의 구조 및 정의 (복습) 입력층: 데이터를 받아드리는 충 은닉층: 모든 뉴런으로 부터 값을 받아 가중합을 계산하고, 이 값을 활성화 함수에 적용하여 출력층에 전달 출력층: 신경망의 최종 출력 값 가중치: 뉴런과 뉴런 간 연결 강도 Bias : 가중합에 더해 주는 상수; 하나의 뉴런에서 활성화 함수를 통해 최종적으로 출력되는 값 조정 가중합: 가중치와 신호의 곱을 합한 것 활성화 함수: 신호를 입력/처리하여 출력해 주는 함수 손실함수: 가중치 학습을 위해 함수의 결과와 실제 값 간의 오차 측정하는 함수 손실함수 신경망에서의 가장 큰 이점은 데이터에서 숨겨진 인사이트와 관계를 나타내는 것입니다. 이를 이루기 위해서, 신경망..

본 게시물은 공부목적으로 작성 되었으며, 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 참고하였습니다. 퍼셉트론의 원리 활성화 함수에 Deep-Dive하기 앞서, 퍼셉트론의 원리에 대해 간략하게 알아보겠습니다. 그림과 같이 퍼셉트론의 동작은 x1,x2, 1 이라는 3개의 신호가 뉴런에 입력되고, 각 신호에 가중치를 곱한 후, 다음 뉴런으로 전달되게 됩니다. 이러한 신호들의 합이 0을 넘으면 1을 출력하고, 그렇지 않는다면 0을 출력하게 됩니다. 이를 통해 단층 퍼셉트론 구조는 활성화 함수로 계단 함수를 사용한다는 것을 파악할 수 있습니다. 또한, 비선형적/선형적 영역을 구분하기 위해, Sigmoid 함수 등 여러가지의 활성화 함수가 소개 되었습니다. 활성화 함수란? "퍼셉트론에서 활성화 함수로 계단 함수를 이용한다?" 그렇..