Ann 썸네일형 리스트형 [Deep Learning] ANN Foundation ; 신경망 기초 2 - Perceptron(퍼셉트론) 신경망의 가장 작은 단위, 신경망의 구성(Layers) 퍼셉트론(Perceptron) 단순히 하나의 노드(뉴런)으로 이루어진 신경망 ;하나의 뉴런이 하는 일은 들어온 입력값들을 단순히 가중치를 곱해 모두 더하는 연산(선형결합)을 하고 활성화함수(activation function)에 넣어 그 결과를 출력. 아래 그림에서 '원'으로 표현된 것을 뉴런 or 노드(node)라고 함. 입력신호(x0, x1, ...)가 뉴런에 입력되면 각각 고유한 가중치(화살표=weights, w0, w1, ...)가 곱해지고 다음 노드에서는 입력된 모든 신호를 더해줌. 이는 시냅스(synapses)의 연결강도(시냅스의 두께, 개수)와 같은 역할을 함 각 뉴런에서의 연산값이 정해진 임계값(TLU; Threshold Logic Unit)을 넘을 경우에만 다음 노드들이 있는 층(laye.. 더보기 [Deep Learning] Artificial Neural Network (ANN) Foundation ; 신경망 기초 1 1950년대 고양이 신경세포의 실험을 통해 얻어진 신경망 아이디어 --> 다층신경망(MLP, multilayer perceptron)의 발전(매우 강력한 머신러닝 기술 중 한 가지) 머신러닝에서 독립 --> 딥러닝이라는 학문으로 발전 (컴퓨터가 단순 계산에서~~> 사물인식, 분할기술, 자연어 처리 등은 사람보다 뛰어난 성과를 보이며 발전) 딥러닝의 발전은 핵심 알고리즘의 발전 Framework의 발전(Tensorflow, PyTorch 등) CUDA (Gpu library, 속도증가) ImageNet과 같은 벤치마크 Dataset 등의 발전 Perceptron(퍼셉트론; 1957년 Rosenblatt이 고안 + 1943년경 뇌의 신경활동을 수학으로 표현한 아이디어) 알고리즘이 발전해 지금까지 이르게 되었.. 더보기 이전 1 다음
