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..

ML 겉햙기

이 글을 작성한 계기는 내가 이제까지 공부했던 인공지능을 점검해보고 정리보는 시간을 가지기 위해 적었다. 인공지능에 대해 관심이 있어 보는 용도가 아닌 전문가적인 지식, 경험, 판단을 잘 버무려서 혼잡한 형태를 띈 결과물일 것이다. 이 내용은 굉장히 주관적인 내용이 다소 있는 것이므로 재미로 보았으면 좋겠다. 인공지능은 현재 핫한 기술 분야중 한개이지만 과거로 돌아가면 그 역사가 아주 깊고 굉장히 그 깊이가 깊은 학문이기도 하다. 그래서 너무 넓기 때문에 그중 프로그래머 이자 머신러닝 엔지니어로써 인공지능을 어떻게 느끼는지에 적어보고 그 학습방법을 아주 세세하게 적어볼것이다(제발 ㅠㅠ) 우선 제일 먼저 AI 를 보면 그 처음 시작은 정교한 알고리즘의 개발이다. 프로그래머로써 코딩테스트를 통과하기위해 공부..