DL

💡 활성함수란? 입력 신호의 총합을 출력신호로 변환하는 함수. 활성화 함수에 따라 출력값이 결정된다. ✔️ 종류 Step Function(계단함수) y 값이 0에서 0.9 사이에서는 반응이 발생하지 않는다. y=1이 되었을 때 반응이 발생한다. 계단 함수를 위와

💡 파이썬으로 구현된 high-level deep learning API이다.high-level은 추상화 레벨이 높다는 것으로 딥러닝 모델에 적합하다.또한 쉬운 사용법과 간단한 문법, 빠른 설계가 가능하다.케라스는 위와 같이 x값 input되었을때,예측된 y값과 실제

💡 IMDB(Internet Movie Data base) DataSet ✔️ imbd 데이터 셋은 케라스에 포함되어 있는 영화 리뷰 데이터를 이용해 파이썬으로 딥러닝을 구현할 수 있다. 우선 케라스에서 제공하는 imbd 데이터를 import해주고 traindata

💡 로이터 데이터 셋을 활용한 뉴스 기사 분류 ✔️ 로이터 데이터셋 케라스에 포함되어 있는 로이터 데이터셋을 이용해 뉴스기사를 분류하는 과정을 구현해본다. 위와 같이 필요한 모듈을 import해준다. num_words=10000 매개변수는 데이터에 가장 자주 등장

💡 보스턴 하우징 데이터셋을 활용한 주택 가격 예측 ✔️ 보스턴 하우징 데이터 셋 케라스에 포함되어 있는 buston_housing 데이터를 이용해 주택 가격을 예측하는 회귀 문제를 구현할 수 있다. 우선 케라스에서 제공하는 boston_housing 데이터를 i

💡 손실 함수에 손실 점수에 따라 가중치를 조절해주는 역할을 한다.손실 함수를 줄여나가면서 학습하는 방법은 어떤 옵티마이저를 사용하는 지에 따라 달라진다. ✔️ 종류 1. 경사하강법(Graient Descent) : 기울기가 0에 가까워지는 점을 찾는다.