愛林

합성곱 신경망 (Convolution Neural Network, CNN) 여러 딥러닝 모델들 중 특히나 이미지 처리에 성능이 좋은 다층 신경망이다. 인공신경망의 부흥기인 1995년에 LeCun과 Bengio가 CNN (Convolution Neural Network) 을 발표했다. 이를 이용해서 문자 인식이나 음성 인식에는 아주 좋은 성능이 발휘되었지만, 기존 신경망이 가졌던 문제들이 해결되지 않은 시점이었기에 SVM 등의 알고리즘에 밀렸었다. 이후 딥러닝이라는 기술이 나오며 기존 인공신경망이 가졌던 문제들이 해결되며 CNN도 강력해졌다. 현재는 이미지 분류에서는 최강의 성능을 보이고 있으며 CNN 과 유사한 신경망들도 많이 개발되어 이 알고리즘의 활용성이 많이 높아진 상태이다. CNN 은 위의 사진의..

Deep Learning - Keras https://keras.io/ Keras: the Python deep learning API State-of-the-art research. Keras is used by CERN, NASA, NIH, and many more scientific organizations around the world (and yes, Keras is used at the LHC). Keras has the low-level flexibility to implement arbitrary research ideas while offering optional high keras.io Python 에서 Deep Learning 을 공부할 때 이 라이브러리가 빠질 수는 없다고 생각한다...

Deep Learning 이전 글 > https://wndofla123.tistory.com/102 [Python/DL] 딥 러닝 (Deep Learning) (1) - 퍼셉트론(Perceptron)과 신경망 Deep Learning ANN 글을 적으면서 간결하게 공부했으나, 처음 보는 개념이라 헷갈리기도 했고 아직 능숙하게 사용하기에는 심층적인 공부가 더 필요할 것 같다는 생각이 들었다. 그래서 정리하는 글 wndofla123.tistory.com https://wndofla123.tistory.com/103 [Python/DL] 딥 러닝 (Deep Learning) (2) - 딥 러닝(Deep Learning) 의 학습 Deep Learning 이전 글 > https://wndofla123.tisto..

Deep Learning 이전 글 > https://wndofla123.tistory.com/102 [Python/DL] 딥 러닝 (Deep Learning) (1) - 퍼셉트론(Perceptron)과 신경망 Deep Learning ANN 글을 적으면서 간결하게 공부했으나, 처음 보는 개념이라 헷갈리기도 했고 아직 능숙하게 사용하기에는 심층적인 공부가 더 필요할 것 같다는 생각이 들었다. 그래서 정리하는 글 wndofla123.tistory.com 이전에는 간결하게 퍼셉트론과 신경망, 그리고 활성화함수와 퍼셉트론을 행렬로서 살펴보았다. 이번엔 딥러닝에 학습에 필요한 손실 함수, Optimizer , Epoch , 역전파 등에 대해서 알아보자. 손실 함수 (Loss Function) 손실 함수는 말 그대..

Deep Learning ANN 글을 적으면서 간결하게 공부했으나, 처음 보는 개념이라 헷갈리기도 했고 아직 능숙하게 사용하기에는 심층적인 공부가 더 필요할 것 같다는 생각이 들었다. 그래서 정리하는 글 딥 러닝에 대해서 알아보고, keras 를 통해 간결한 사용방법을 익혀보자. Deep Learning ? Deep Learning 은 머신 러닝(Machine Learning)의 한 분야로서, 인공 신경망(ANN)의 층을 연속적으로 깊게 쌓아올려 데이터를 학습하는 방식을 말한다. ANN 에 대한 개념은 앞서 공부했지만, 너무 간결하기도 했고 자격증 공부를 위한 얕은 공부였다. 그래서 이번에도 다시 Perceptron의 개념부터 차근차근 쌓아올려 보기로 했다. Perceptron 퍼셉트론은 제일 초기 형태..

https://wndofla123.tistory.com/84 [Python/ML] 분류 알고리즘 (Classification Algorithm) : 인공신경망 (ANN : Article Neural Network) 2022.12.07 + 교육 내용 추가 인공신경망 (Article Neural Network : ANN) 인공신경망이란, 인간 뇌를 기반으로 한 추론 모델이다. 뉴런을 기본적인 정보처리 단위로 하여 만든 시스템이다. 인간의 뇌는 100억 wndofla123.tistory.com (이전글) 인공신경망 (ANN) 실습 Tensorflow 를 사용하여 인공신경망을 만드는 실습을 진행해보자. 나는 Tensorflow 를 한 번도 사용해본 적이 없어서 !pip install Tensorflow 로 설치..

2022.12.07 + 교육 내용 추가 인공신경망 (Article Neural Network : ANN) 인공신경망이란, 인간 뇌를 기반으로 한 추론 모델이다. 뉴런을 기본적인 정보처리 단위로 하여 만든 시스템이다. 인간의 뇌는 100억개의 뉴런과 6조 개의 시냅스로 이루어진 복합적 시스템이다. 그에 따라 인간의 뇌는 현존하는 어느 컴퓨터보다 빠르고 복잡하고 비선형적이다. 적응성에 따라서 잘못된 답에 대한 뉴런들 사이의 연결은 약화되고, 올바른 답에 대한 연결이 강화된다. 뉴런은 여러 입력신호를 받지만, 출력신호는 단 하나만 생성한다. 이 신경망은 가중치(Weight) 를 반복적으로 조정하며 학습한다. 인공 신경망은 신경망의 가중치를 초기화하고 훈련 데이터를 통해 가중치를 갱신하여 신경망의 구조를 선택하..