jun1-cs 님의 블로그

1. DNN(Deep Neural Network)의 의미hidden layer를 많이 가지고 있는 neural network이다.-hidden layer의 수가 많을수록 network가 deep한 것이고, layer의 수가 많으며 layer를 구성하는 node의 수도 많다면 network가 더 복잡해서 정교하게 예측할 수 있다. -layer를 여러 개 거쳐감에 따라, node의 feature들이 더 정확한 정보를 가지게 된다. -node수가 같을 때 shallow neural network보다는 layer의 수가 많은 deep neural network가 더 정확한 예측을 할 수 있다. (layer의 수가 많아야 input layer의 node들이 더 많은 경로를 거쳐서 output을 산출하므로 더 복잡..

*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..