신경망

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[밑바닥부터 시작하는 딥러닝] 3. 신경망 학습 - 1. 손실 함수 Loss Function

3. 신경망 학습 3-1. 데이터 주도 학습 학습: 훈련 데이터로부터 가중치 매개변수의 최적값을 자동으로 획득하는 것 신경망 학습의 지표는 손실 함수(loss function) 신경망 학습의 목표는 손실 함수의 값을 최소화하는 가중치 매개변수를 찾는 것 신경망은 데이터를 있는 그대로 학습하며, 사람의 개입 없이 목표한 출력값을 얻음 즉 주어진 데이터 그대로를 입력 데이터로 활용 - 훈련 데이터와 시험 데이터 Train Data and Test Data 모델의 범용 능력 평가를 위해 데이터를 훈련 데이터와 시험 데이터로 분리 또, 오버피팅을 피하도록 도와줌 범용 능력: 임의의 데이터(훈련 데이터에 포함되지 않은)에 대해서 문제를 올바르게 풀어내는 능력 오버피팅 overfitting: 한 데이터셋에만 지나치..

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[밑바닥부터 시작하는 딥러닝] 2. 신경망 Neural Network

2. 신경망 Neural Network 2-1. 신경망의 구조 Neural network structure 신경망은 크게 입력층 Input layer, 은닉층 Hidden layer, 출력층 Output layer으로 나뉨 신경망에서 편향 $b$는 가중치가 $b$이고 입력값이 1인 $x_{0}$으로 표현함 이때 신경망은 아래와 같이 표현 가능함 $$y = h(b+w_{1}x_{1}+w_{2}x_{2})$$ $$h(x) = \left\{\begin{matrix} 1 (x > 0) \\ 0 (x \leq 0) \end{matrix}\right.$$ 2-2. 활성화 함수 Activation Function 활성화 함수 Activation Function: 위의 $h(x)$처럼 입력 신호의 총합을 출력 신호로 ..

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