KoreanFoodie's Study

해당 포스팅은 한빛 미디어에서 출판한 '밑바닥부터 시작하는 딥러닝'이라는 교재의 내용을 따라가며 딥러닝 튜토리얼을 진행하고 있습니다.관련 자료는여기에서 찾거나 다운로드 받으실 수 있습니다. 이번 포스트에서는 신경망 학습에 대해 다루어 보도록 하겠다. 여기서 학습이란 훈련 데이터로부터 가중치 매개변수의 최적값을 자동으로 획득하는 것을 뜻한다. 신경망이 학습할 수 있도록 해주는 지표에는 손실 함수가 있는데, 이 손실 함수의 결과값을 가장 작게 만드는 가중치 매개변수를 찾는 것이 학습의 목표이다. 데이터에서 학습한다! 데이터 주도 학습 기계학습은 데이터가 생명이다. 데이터를 통해 패턴을 발견하고 모델을 만들 수 있기 때문이다. 위의 예시에서 숫자 '5'를 판별한다고 해 보자. '5'를 분류하는 프로그램을 직접..

해당 포스팅은 한빛 미디어에서 출판한 '밑바닥부터 시작하는 딥러닝'이라는 교재의 내용을 따라가며 딥러닝 튜토리얼을 진행하고 있습니다. 관련 자료는 여기에서 찾거나 다운로드 받으실 수 있습니다. 퍼셉트론에서 신경망으로 신경망의 예 신경망을 그림으로 나타낸 예시를 보자. Input이라고 표시된 것은 입력층, 맨 오른쪽 줄(Output)을 출력층, 중간 층(Hidden)을 은닉층이라고 한다. 은닉층의 뉴런은 사람 눈에는 보이지 않는다. 0층의 입력층, 1층이 은닉층, 2층이 출력층이 된다. 퍼셉트론 복습 기존 퍼셉트론은 이런 구조를 하고 있다. # 식 : y = 0 (b + w1x1 + w2x2 0) 여기서 b는 편향을 나타내는 매개변수로, 뉴런이 얼마나 쉽게 활성화되느냐를 제어한다. 한편, w1과 w2는 각..

해당 포스팅은 한빛 미디어에서 출판한 '밑바닥부터 시작하는 딥러닝'이라는 교재의 내용을 따라가며 딥러닝 튜토리얼을 진행하고 있습니다. 관련 자료는 여기에서 찾거나 다운로드 받으실 수 있습니다. 퍼셉트론(perceptron) 알고리즘 퍼셉트론은 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)가 1957년에 고안한, 매우 오래된 알고리즘이다. 하지만 퍼셉트론의 구조를 배우는 것은 신경망과 딥러닝으로 나아가는 데 중요한 아이디어를 배우는 일도 된다. 퍼셉트론이란? 퍼셉트론은 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력한다. 여기서 말하는 신호란 전류나 강물처럼 흐름이 있는 것을 상상하면 좋다. 퍼셉트론 신호는 '흐른다/안 흐른다(1이나 0)'의 두 가지 값을 가질 수 있다. 위 사진은 입력이 2개인 퍼셉..

해당 포스팅은 한빛 미디어에서 출판한 '밑바닥부터 시작하는 딥러닝'이라는 교재의 내용을 따라가며 딥러닝 튜토리얼을 진행하고 있습니다. 관련 자료는 여기에서 찾거나 다운로드 받으실 수 있습니다. 개발 환경 갖추기 먼저, 파이썬을 설치해주자. 파이썬을 이용해 실습을 하는 과정에서, 여러 라이브러리가 필요하게 되는데, 아나콘다를 설치하면 실습에 필요한 대부분의 라이브러리가 같이 설치되어 매우 간편하다. 아래 링크에 들어가서 https://www.anaconda.com/distribution/#download-section Python 3.7 version 이라고 적힌 곳에, 사양에 맞게 64비트 혹은 32비트를 내려받아 설치를 진행하면 된다. 이미 파이썬이 설치되어 있다면, 설치된 파이썬에 맞게 64비트, 3..