인공신경망3 AI 머신러닝, 딥러닝, 역전파 알고리즘: 인공 신경망의 핵심 비밀을 풀어라! 역전파 알고리즘은 인공 신경망의 학습 과정에서 핵심적인 역할을 합니다. 이 알고리즘은 네트워크의 출력 오류를 역방향으로 전파하여 각 가중치를 업데이트합니다. 이를 통해 신경망이 점점 더 정확하게 예측할 수 있도록 학습합니다.https://www.youtube.com/watch?v=DMCJ_GjBXwc 핵심 개념오차 계산: 출력과 실제 값의 차이를 계산하여 오차를 구합니다.오차 역전파: 이 오차를 출력층에서 입력층으로 전파합니다.가중치 업데이트: 각 층의 가중치를 오차에 따라 조정합니다.단계별 설명순전파 (Forward Propagation):입력 데이터를 받아 출력 값을 계산합니다.각 노드의 출력은 활성화 함수(예: 시그모이드, ReLU)를 통해 결정됩니다.오차 계산 (Error Calculation):.. 2024. 7. 13. 인공신경망과 퍼셉트론의 이해 👋 Step 1: 인공 신경망이란?인공 신경망은 사람의 뇌를 모방하여 인공지능을 구현하려는 컴퓨터 프로그램입니다. 사람의 뇌는 천 억 개나 되는 뉴런으로 이루어져 있으며, 이 뉴런들은 복잡한 구조와 기능을 가지고 있습니다. 하지만 뇌를 구성하는 기본 단위는 비교적 간단합니다.🧠 Step 2: 뉴런의 구조뉴런은 크게 세 부분으로 나눌 수 있습니다. 덴드라이트(수상돌기)라고 불리우는 입력 부분, 소마(대포체)라고 불리우는 계산 부분, 엑손(축삭돌기)이라고 불리우는 출력 부분이 있습니다. 이렇게 뉴런은 입력, 계산, 출력 기능을 가진 정보처리 기관으로 볼 수 있습니다.🔗 Step 3: 시냅스를 통한 정보 전달뉴런은 시냅스(연접)를 통해 정보를 전달합니다. 인접한 다른 뉴런의 엑손과 연결하여 이전 뉴런의 .. 2024. 7. 12. 딥러닝과 머신러닝의 차이점에 대해 알아보자 Step 1: 인공지능의 역사와 발전 🚀이 천 십 육 년, 알파고가 인공지능에 대한 우리의 인식을 바꿔놓았다면 이 천 이 십 년에는 GPT 삼 와 알파 폴드가 인공지능에 대한 확신을 가졌습니다.인공지능에 대한 성과가 나올 때마다 딥러닝을 활용해서, 머신러닝을 활용해서 이뤄낸 성과라고 하는데 둘의 차이점이 무엇인지 궁금할 때가 있습니다.수학 시간에 배운 집합의 개념으로 설명하면 딥러닝은 머신러닝의 한 부분 집합이고, 머신러닝은 인공지능의 부분 집합이라 할 수 있습니다.사람들이 딥러닝과 머신러닝을 구분해서 부르는 이유가 있겠죠?Step 2: 머신러닝의 기본 이해 🧠우선 인공지능에 새로운 황금기를 가져온 머신러닝은 기본적으로 알고리즘을 이용해서 데이터를 분석하고, 분석을 통해서 학습하고, 학습한 내용을 기.. 2024. 7. 12. 이전 1 다음 반응형
