'컴퓨터과학/딥러닝' 카테고리의 글 목록

오차 역전파법이란 무엇인가? 인공신경망의 오차 역전파 특징과 구현

오차 역전파는인공 신경망 훈련에 널리 사용되는 알고리즘으로, 주어진 작업에 대한 성능을 향상시키기 위해 네트워크의 가중치를 조정하는 데 사용할 수 있는 지도 학습 알고리즘입니다. 이 글에서는 오차 역전파의 특징과, 오차역전파법을 이용해 신경망을 구현하는 방법에 대해서 설명하고 있습니다. 목차 오차역전파법 이란 오차 역전파의 기본 아이디어는 주어진 입력에 대해 네트워크의 출력과 원하는 출력 사이의 오차를 계산한 다음 이 오차를 줄이기 위해 네트워크의 가중치를 조정하는 것입니다. 오차는 네트워크의 출력과 원하는 출력 간의 차이를 측정하는 비용 함수를 사용하여 계산됩니다. 오차 역전파 과정은 입력이 네트워크를 통과하고 출력이 생성되는 네트워크를 통한 정방향 통과로 시작됩니다. 그런 다음 오류는 비용 함수를 사..

컴퓨터과학/딥러닝 2023.02.12

Softmax with Loss 계층의 특징과 구현 방법

softmax 함수는 딥 러닝, 특히 분류 작업을 위한 신경망의 출력 계층에서 널리 사용되는 활성화 함수로, softmax 함수는 입력 값을 출력 클래스에 대한 확률 분포에 매핑하므로 네트워크의 출력을 각 클래스의 확률로 쉽게 해석할 수 있습니다. 이 글에서는 소프트맥스의 특징과 softmax wiht loss 계층을 구현하는 방법을 상세하게 설명합니다. 목차 소프트맥스 계층의 특성 softmax 함수는 임의의 실수 값의 입력 벡터를 가져와 K 클래스에 대한 확률 분포로 매핑합니다. 여기서 K는 클래스 수입니다. softmax 함수는 다음과 같이 정의됩니다. y_i = exp(x_i) / sum_j(exp(x_j)) 여기서 y_i는 i번째 클래스의 확률이고 x_i는 i번째 클래스의 입력 값입니다. sof..

컴퓨터과학/딥러닝 2023.02.11

Affine 계층이란? 딥러닝에서 아핀 계층의 특징과 구현

Affine 계층은 딥 러닝 신경망의 기본 구성 요소로, 입력 데이터를 네트워크의 다음 계층에 적합한 새로운 표현으로 변환하는 데 사용됩니다. 이 글에서는 affine 계층의 특징과 구현 방법에 대해서 자세하게 설명하고 있습니다. 목차 Affine 계층 특징 Affine(아핀) 변환은 y = Ax + b 형식의 선형 변환입니다. 여기서 A는 행렬이고 b는 벡터입니다. 이 변환은 행렬 A와 벡터 b의 값에 따라 입력 데이터를 늘리거나 회전하거나 기울이는 데 사용할 수 있습니다. 신경망의 맥락에서 행렬 A와 벡터 b는 아핀 레이어의 매개변수이며 훈련 중에 학습됩니다. 일반적인 신경망 아키텍처에서 입력 데이터는 여러 아핀 레이어를 통과하며 각 레이어는 데이터에 대해 서로 다른 변환을 수행합니다. 하나의 아핀 ..

컴퓨터과학/딥러닝 2023.02.10

딥러닝에서 역전파란 무엇인가? 인공신경망 훈련 역전파 학습

역전파는 신경망을 훈련하기 위해 딥 러닝에 사용되는 기본 알고리즘입니다. 네트워크 예측의 오류를 줄이기 위해 네트워크의 가중치를 업데이트하는 데 사용됩니다. 이 페이지에서는 역전파와, 곱셈 계층, 덧셈 계층 역전파의 특징과 구현에 대해 설명합니다. 목차 역전파 특징 역전파의 기본 아이디어는 네트워크의 각 가중치에 대한 오차의 기울기를 계산하는 것입니다. 그래디언트는 각 가중치를 변경할 때 오류가 얼마나 변경되는지 알려주고 오류를 줄이는 방식으로 가중치를 업데이트할 수 있게 해줍니다. 역전파 알고리즘은 네트워크의 현재 가중치로 예측하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 예측을 실제 출력과 비교하고 오류를 계산합니다. 그런 다음 오류는 입력 계층에 도달할 때까지 계층별로 네트워크를 통해 역방향으로 전파됩니다. ..

컴퓨터과학/딥러닝 2023.02.05

딥러닝에서 연쇄법칙이란 무엇인가? 인공신경망 연쇄법칙 특징

연쇄법칙은 인공 신경망 분야에서 중요한 개념이며, 특히 예측 출력과 원하는 출력 간의 오차를 최소화하기 위해 네트워크의 가중치와 편향을 조정하는 과정인 역전파와 관련하여 중요합니다. 연쇄법칙은 복합 함수의 미분 계산을 허용하는 수학적 기법입니다. ANN의 맥락에서 가중치 및 편향과 관련하여 오류의 미분을 계산할 수 있습니다. 목차 이미지 연쇄법칙의 특징 인공신경망을 훈련시킬 때 예측된 출력과 원하는 출력을 비교하여 오차를 계산하고 가중치와 편향에 대한 오차의 기울기를 계산합니다. 그런 다음 이러한 그래디언트는 오차를 최소화하기 위해 그래디언트의 반대 방향으로 가중치와 편향을 업데이트하는 데 사용됩니다. 연쇄법칙은 역전파에서 다중 계층의 경우 가중치 및 편향에 대한 오차의 기울기를 계산하는 데 사용됩니다...

컴퓨터과학/딥러닝 2023.02.03

인공신경망 훈련에서 미니배치란 무엇인가? 미니배치의 특징과 구현

인공 신경망 분야에서 미니 배치는 대규모 데이터 세트로 신경망을 훈련시키는 데 사용되는 기술입니다. 한 번에 전체 데이터 세트로 네트워크를 교육하는 대신 데이터를 미니 배치라고 하는 작은 청크로 나누고 각 미니 배치에 대해 네트워크를 개별적으로 교육합니다. 목차 미니배치의 특징 신경망을 훈련할 때 예측된 출력과 원하는 출력 사이의 오류를 기반으로 네트워크의 가중치와 편향이 업데이트됩니다. 이 오차는 평균 제곱 오차와 같은 손실 함수를 사용하여 계산됩니다. 네트워크의 가중치와 편향은 오류를 줄이는 방향으로 업데이트됩니다. 이 프로세스를 역전파라고 합니다. 대규모 데이터 세트로 작업할 때 오류를 계산하고 전체 데이터 세트에 대한 가중치와 편향을 한 번에 업데이트하는 데 계산 비용이 많이 들 수 있습니다. 여..

컴퓨터과학/딥러닝 2023.02.01

딥러닝에서 미분이란? 인공신경망의 편도함수와 미분의 특징

인공 신경망 분야에서 미분은 학습 과정에서 사용되는 기본 개념이며, 입력에 대한 함수의 변화율을 계산하는 방법입니다. 목차 딥러닝에서 미분이란 신경망 훈련 과정에는 모델의 매개변수를 조정하여 손실 함수 값을 최소화하는 과정이 포함됩니다. 손실 함수는 예측 출력과 실제 출력의 차이를 측정하는 수학 함수입니다. 매개변수를 조정하려면 매개변수에 대한 손실 함수의 기울기를 계산해야 합니다. 그래디언트는 함수 값의 가장 가파른 증가 방향을 가리키는 벡터입니다. 기울기의 반대는 가장 가파른 감소 방향입니다. 손실 함수를 최소화하기 위해 매개변수를 조정하는 과정을 경사 하강법이라고 합니다. 그래디언트를 계산하는 과정을 역전파라고 합니다. 복잡한 함수의 그래디언트를 계산하기 위한 계산상 효율적인 방법입니다. 역전파는 ..

컴퓨터과학/딥러닝 2023.01.31

손실 함수란 무엇인가? 딥러닝의 신경망에서 손실 함수의 특징

인공 신경망 분야에서 손실 함수는 모델의 예측 출력과 실제 출력의 차이를 측정하는 수학 함수입니다. 모델의 성능을 평가하고 학습 프로세스를 안내하는 데 사용됩니다. 목차 이미지 손실함수의 정의 손실 함수는 당면한 문제와 모델의 출력을 기반으로 정의됩니다. 예를 들어, 회귀 문제에서 평균 제곱 오차(MSE)는 일반적으로 사용되는 손실 함수입니다. 분류 문제에서 교차 엔트로피 손실은 일반적으로 사용되는 손실 함수입니다. 손실 함수는 주어진 입력-출력 쌍에서 모델의 성능을 나타내는 스칼라 값을 계산합니다. 모델 교육의 목표는 손실 함수 값을 최소화하는 매개변수를 찾는 것입니다. 학습 중에 모델의 매개변수는 손실 함수 값을 최소화하도록 조정됩니다. 이것은 Stochastic Gradient Descent(SGD..

컴퓨터과학/딥러닝 2023.01.29

훈련데이터와 시험데이터란 무엇인가? 신경망의 데이터와 과적합

인공 신경망 분야에서 데이터는 모델을 훈련하고 평가하는 데 중요한 구성 요소입니다. 훈련 데이터와 시험 데이터의 두 가지 유형의 데이터가 일반적으로 사용됩니다. 이 글에서는 신경망 학습의 훈련 데이터와 시험 데이터에 대해서 설명합니다. 목차 훈련데이터와 시험데이터의 특징 훈련 데이터는 모델을 교육하는 데 사용됩니다. 모델이 입력과 출력 간의 관계를 학습하는 데 사용하는 입력-출력 쌍 세트로 구성됩니다. 모델은 훈련 데이터의 예측과 실제 출력 간의 차이를 최소화하기 위해 내부 매개변수를 조정하여 훈련됩니다. 반면 시험 데이터는 훈련된 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 훈련 중에 모델이 보지 못한 별도의 입력-출력 쌍 세트로 구성됩니다. 테스트 데이터에 대한 모델의 예측은 성능을 측정하기 위해 실제 출..

컴퓨터과학/딥러닝 2023.01.27

배치처리란 무엇인가? 인공신경망의 배치처리의 특징과 구현

목차 개요 배치 처리에서 입력은 더 작은 배치로 나뉘고 각 배치는 한 번에 하나씩 모델을 통과합니다. 그런 다음 각 배치에 대한 예측을 수집하고 결합하여 전체 데이터 세트에 대한 최종 예측을 생성합니다. 이 프로세스는 CPU 또는 GPU와 같은 사용 가능한 리소스를 더 잘 활용하므로 각 입력을 개별적으로 처리하는 것보다 계산적으로 더 효율적입니다. 특징 배치 처리는 메모리에 맞지 않는 대용량 데이터 세트로 작업할 때 특히 유용합니다. 이를 통해 모델은 더 작은 청크로 데이터를 처리할 수 있으므로 메모리 요구 사항이 줄어듭니다. 또한 모델이 각 반복에서 더 많은 데이터를 처리할 수 있도록 하여 더 빠른 수렴으로 이어지므로 모델의 교육 시간을 개선할 수도 있습니다. 그러나 배치 처리에도 한계가 있습니다. 주..

컴퓨터과학/딥러닝 2023.01.25

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