인공신경망(ANN) 수박 겉햟기(2)

Hidden layer 에서는 어떤일이 이루어지는데 알아보자 신경망 구성 요소 층: 딥러닝의 구성 단위 하나 이상의 텐서를 입력으로 받아 하나 이상의 텐서를 출력하는 데이터 처리 모듈 대부분 가중치라는 층의 상태를 가짐 층마다 적절한 텐서 포맷과 데이터 처리 방식이 다름 2D 텐서가 저장된 간단한 벡터 데이터 : 완전 연결층이나 밀집 층이라고도 불리는 밀집 연결 층에 의해 처리 3D 텐서로 저장된 시퀀스 데이터 : 보통 LSTM 같은 순환 층에 의해 처리 4D 텐서로 저장되어 있는 이미지 데이터 : 일반적으로 2D 합성곱 층에 의해 처리 모델: 층의 네트워크 딥러닝 모델은 층으로 만든 비순환 유향 그래프 네트워크 구조는 가설 공간을 정의함 네트워크 구조를 선택함으로써 가설 공간을 입력 데이터에서 출력 데..

인공신경망(ANN) 수박 겉햟기

내가 말하고자 하는 인공신경망은 기초 neural network 으로 기본구조는 자료1 에서 보여지는것처럼 1. input, 2. Hidden , 3. Output 으로 구성된다 1. input : 입력 데이터가 들어가는 구조로써 좋은 결과를 얻고 싶으면 좋은 데이터를 넣어야 한다. 그럼으로 많은 연구원들이 좋은 데이터를 넣기위해 오늘도 머리를 쥐어뜯으면서 새로운 이론을 발표한다. 이에 나는 머리를 쥐어뜯으며 그들의 이론을 학습하고 그들의 천재성에 감탄하며 음미한다. 데이터를 조정하는 가장 방법을 몇개를 소개하자면 1. flip 2. crop 3. jitter 4. cut mix 5. L2 norm 등이 있다 2. Hidden layer : 자료2. hebbian learning 에서 transfer f..