코드스테이츠 AIB 부트캠프 Section 3 - Sprint 1

신경망을 이루는 가장 기본단위다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력가중치-편향 연산 -> 활성화 함수임계점 기준 0 아니면 1 출력0 아니면 1이기 때문에 학습률이 떨어짐계단 함수의 단점을 보완모든 지점에서 미분 가능시그모이드 함수를 중복사용 시 기울기 소실

순전파 - > 손실 함수 -> 역전파(경사하강법으로 검증)UP & Down 게임1\. 맞추는 사람은 조건에 맞는 숫자를 1개 예측(순전파)2\. 출제자는 정답 숫자를 예측한 숫자보다 크면 Up, 작으면 Down(손실함수)3\. 알려준 정보를 바탕으로 조건에 맞는 새로운

개요 기본적인 신경망 구축을 지난번에 진행했다면, 신경망 학습이 더 잘되도록 하는 방법도 생각해야 한다. 더 좋은 결과를 위해 2가지 방법에 대해 알아볼 것이다. 학습률(Learning rate) 가중치 초기화 개념 1. 학습률 감소 / 계획법(Learning

하이퍼파라미터 튜닝으로 성능 올리기

(Review) 아래 키워드에 대해 한 줄로 설명해봅시다.퍼셉트론(Perceptron)다층 퍼셉트론 신경망(Multi-Layer Perceptron, MLP)입력층, 은닉층, 출력층신경망 학습순전파-손실 계산-역전파 과정경사 하강법(Gradient Descent)옵티마