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Neural network 1

[DL Study] 2. Perceptron, MLP

*Example: 2라고 적은 그림을 숫자 2로 인식하는 딥러닝 모델의 원리 분석1) 2라고 그려진 그림을 n*n 픽셀의 2차원 배열로 나눈다.  2) 2차원 배열을 컴퓨터가 이해할 수 있는 n^2 크기의 1차원 input벡터로 만든다->x1~x256에 0 또는 1의 값이 들어간다. 3) ??4) 3)의 어떤 함수를 거쳐서, 0과 1사이의 확률값을 가지는 y0~y9의 벡터를 얻는다.yi벡터는 1)에서 받은 그림이 i일 확률값을 가진다.  ->그렇다면, 3)의 함수는 0,1로 구성된 256개의 비트를 일련의 과정을 거쳐 10개의 실수값으로 얻어야 한다. 이 함수를 신경망 네트워크로 구현하는 것이 딥러닝이다. 1. 퍼셉트론(perceptron, neuron): 1957년, Frank Rosenblatt이 뉴..

딥러닝 2025.04.05
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a priori, kernel pca, k means clustering, reduced rank LDA, dl, 의사를 위한 실전 인공지능, 순차 무모순, ML, deep learning, degree of membership, membership function, 스레드, backpropagation, probability theory, 깊이우선탐색, hedge operation, 딥러닝, hyperplane, dfs, 선형화 가능,

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