'컴퓨터과학' 카테고리의 글 목록 (3 Page)

[소프트웨어] 아파치 그루비 (groovy) 란 무엇인가?

목차 그루비 란 그루비는 자바 가상 머신(JVM)에서 실행되는 프로그래밍 언어이다. 이것은 객체 지향적이고 역동적인 언어로, 개발자들에게 강력한 기능을 제공하면서도 쉽게 배우고 사용할 수 있도록 설계되었다. 그루비는 자바와 유사한 구문을 가지고 있으며 스크립트를 작성하고 응용 프로그램을 빌드하고 기존 자바 코드와 통합하는 데 사용될 수 있기 때문에 종종 "자바 플랫폼을 위한 동적 언어"로 묘사된다. 그루비의 주요 특징 중 하나는 객체 지향 패러다임에 대한 강력한 지원으로 자바처럼 클래스, 인터페이스, 생성자 및 메서드를 정의할 수 있다는 것입니다. 또한 폐쇄, 메타프로그래밍, 함수형 프로그래밍 구조 등 자바에서는 찾아볼 수 없는 수많은 기능들도 포함하고 있다. 그루비는 또한 스크립팅을 위한 훌륭한 선택이..

컴퓨터과학/소프트웨어 2023.02.07

[소프트웨어] 클로저 (Clojure) 이란 무엇인가?

목차 클로저 란 클로저는 자바 가상 머신(JVM)에서 실행되는 현대적인 범용 프로그래밍 언어이다. 그것은 수십 년 동안 존재해 온 프로그래밍 언어의 한 계열인 리스프의 방언으로, 강력한 특징과 표현력으로 유명하다. 클로저는 2007년에 처음 출시된 비교적 새로운 언어이지만, 단순성, 표현력, 기능적 프로그래밍 기능으로 이미 개발자들 사이에서 인기를 얻었다. 클로저는 기능성 프로그래밍 언어로, 불변의 데이터 구조와 부작용이 없는 순수한 기능의 사용을 강조한다는 의미다. 또한 공유 데이터 구조의 효율적이고 안전하며 빠른 수정을 가능하게 하는 "영구적 데이터 구조"라는 기능이 포함되어 있습니다. 이를 통해 잠금 및 기타 동시성 원시 요소 없이 동시 프로그램을 작성할 수 있습니다. 클로저는 또한 불변성과 불변성..

컴퓨터과학/소프트웨어 2023.02.06

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

[소프트웨어] 롬(ROM) 이란 무엇인가? 롬 특징, 중요성, 예시

목차 롬이란 읽기 전용 메모리의 약자인 ROM은 데이터를 영구적으로 또는 반영구적으로 저장하도록 설계된 메모리의 한 유형입니다. ROM에 저장된 데이터는 비휘발성이므로 전원을 끌 때 손실되지 않으며 사용자가 수정할 수 없습니다. ROM은 컴퓨터, 스마트폰 및 기타 전자 장치를 포함한 다양한 장치에서 사용됩니다. ROM의 가장 일반적인 용도 중 하나는 펌웨어를 저장하는 것인데, 펌웨어는 장치의 기본 기능을 제어하는 낮은 수준의 소프트웨어이다. ROM에는 다양한 종류가 있으며, 일부는 다음과 같다: 마스크 ROM: 이 유형의 ROM은 공장에서 유선으로 연결되어 있습니다. 즉, 저장된 데이터는 수정할 수 없습니다. PROM(프로그래밍 가능한 읽기 전용 메모리): 이 유형의 ROM은 한 번 프로그래밍할 수 있지..

컴퓨터과학/소프트웨어 2023.02.04

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

[소프트웨어] 자바 가상 머신 (Java Virtual Machine) 이란?

목차 자바 가상 머신이란 자바 가상 머신(Java Virtual Machine, JVM)은 컴퓨터가 자바 바이트코드로 컴파일된 다른 언어로 작성된 프로그램뿐만 아니라 자바 프로그램을 실행할 수 있게 해주는 가상 머신이다. JVM은 자바 바이트코드의 실행을 위한 런타임 환경을 제공하는 추상 컴퓨팅 머신이다. JVM은 바이트 코드를 해석하여 호스트 시스템의 하드웨어와 운영 체제에 매핑하므로 프로그램이 수정 없이 다양한 플랫폼에서 실행될 수 있습니다. JVM은 또한 메모리 관리, 스레드 관리, 보안과 같은 일련의 내장 서비스를 제공하여 자바 프로그램이 이식 가능하고 안전할 수 있도록 한다. JVM은 플랫폼 독립적으로 설계되었으며 윈도우, 리눅스, 맥, 안드로이드와 같은 모바일 플랫폼에 구현된다. 이것은 자바 ..

컴퓨터과학/소프트웨어 2023.02.02

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

[소프트웨어] 바이오스란 무엇인가? BIOS의 특징, 종류

목차 바이오스 란 BIOS는 Basic Input/Output System의 약자입니다. 부팅 과정에서 하드웨어 구성 요소를 초기화하고 테스트하는 등 컴퓨터의 기본 입출력 기능을 제어하는 펌웨어의 일종이다. BIOS는 컴퓨터의 마더보드에 있는 읽기 전용 메모리(ROM)에 저장되며 일반적으로 컴퓨터의 전원이 켜질 때 실행되는 첫 번째 소프트웨어입니다. 컴퓨터를 처음 켜면 BIOS가 전원 켜기 자가 테스트(POST)를 수행하여 프로세서, 메모리 및 주변 장치와 같은 모든 하드웨어 구성 요소가 있고 올바르게 작동하는지 확인합니다. 그런 다음 운영 체제 로드를 담당하는 부트로더를 찾아 로드합니다. 운영 체제가 로드되고 실행되면 BIOS가 시스템에 대한 제어 권한을 부여합니다. BIOS는 또한 사용자가 컴퓨터의 ..

컴퓨터과학/소프트웨어 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

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