딥러닝 기초

퍼셉트론은 1957년 프랑크 로젠블랏(Frank Rosenblatt)이 고안한 알고리즘으로 신경망(딥러닝)의 기원이 되는 알고리즘이다.퍼셉트론은 '다수'의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력한다. 예로 입력들은 퍼셉트론을 통과하여 신호를 1과 0으로 신호를 출력하

1. 신경망 신경망은 입력층, 출력층 그리고 은닉층으로 이루어져 있다. 은닉층의 뉴런은 다른 층과 달리 눈에 보이지 않는다. 여기까지는 퍼셉트론과 다른 점이 보이지 않는다. 퍼셉트론은 입력갑들과 가중치들을 각각 곱하고, 각 곱들의 합에 편향(b)을 더한 후 다음 뉴

1. 학습 신경망의 특징은 데이터를 보고 학습할 수 있다는 것으로, 데이터에서 학습한다는 것은 가중치 매개변수의 값을 데이터를 보고 자동으로 결정한다는 뜻이다. 1.1 데이터 주도 학습 기계학습은 데이터에서 답을 찾고 패턴을 발견하는 등으로 데이터가 생명이다. 데이터