Machine Learning Archives

DLFS – Nature Language Procesisng

※ Deep Learning From Scratch (밑바닥부터 시작하는 딥러닝)에 대한 정리 자료입니다. NLP Nature Language Processing의 약자로, 사람이 의사소통하는 언어를 컴퓨터가 알도록 하는 […]

※ Deep Learning From Scratch (밑바닥부터 시작하는 딥러닝)에 대한 정리 자료입니다. 가중치 초기화 (Weight Init) 학습을 진행할 때, 가중치 초깃값의 설정은 매우 […]

※ Deep Learning From Scratch (밑바닥부터 시작하는 딥러닝)에 대한 정리 자료입니다. Optimizer는 딥러닝에서의 최적화 기법이다. 딥러닝에서 최적화란 손실함수(E(W,b)를 최소로 만드는 Weight와 bias를 […]

※ Deep Learning From Scratch (밑바닥부터 시작하는 딥러닝)에 대한 정리 자료입니다. Backpropagation(역전파)이란 Chain Rule을 이용해서 미분을 빠르게 계산하는 방법을 의미한다. Chain Rule(연쇄법칙)은 […]

※ Deep Learning From Scratch (밑바닥부터 시작하는 딥러닝)에 대한 정리 자료입니다. 퍼셉트론 뉴런을 모방한 모델, 다수의 정보를 입력으로 받아 Reasonable하면 1, 그렇지 […]

RNN은 시계열 데이터를 다루는데 최적화된 인공신경망입니다. 시계열 데이터는 ‘시간 축을 중심으로 현재 데이터가 앞,뒤로 연관 관계가 있는 데이터’입니다.예를 들어 (주식 가격, 음성 […]

이번에는 여러 CNN Architecture에 대해 알아 보겠습니다. 이 Architecture들은 ILSVRC 대회에서 이름을 알린 유명한 네트워크들입니다.(ILSVRC: 대용량의 이미지셋을 주고 이미지 분류 알고리즘의 성능을 […]

CNN은 Convolutional Neural Network입니다. DNN과는 꽤 다른 구조를 취하고 있습니다.CNN의 대표적인 특징은 이미지 자체를 입력으로 줄 수 있다는 점입니다. CNN은 영상 처리에서 […]

Gradient Vanishing DNN은 히든 레이어가 2개 이상인 신경망입니다. 일반적으로 딥러닝은 층을 깊게 할수록 좋습니다. 1. 중간에 Activation Function이 추가돼서 비선형성을 늘립니다.2. 층이 […]

오토인코더는 입력과 동일한 출력을 만드는 것을 목적으로 하는 신경망입니다. 그러기 위해 입력 데이터를 더 낮은 차원으로 인코딩하고 다시 원래의 데이터로 디코딩합니다. 인코더는 […]