반응형 반응형 아달린2 반응형 CNN(Convolutional Neural Networks) 이론 설명 CNN 이란?- 이미지, 영상, 음성을 분석하기 위해 패턴을 찾는데 유용한 알고리즘으로, 데이터에서 이미지를 직접 학습하고 패턴을 사용해 이미지를 분류한다.일반적인 DNN은 기본적으로 1차원의 데이터를 사용해서 학습을 해야한다. 하지만 이미지 데이터는 640 x 640 이런 식으로 표현된다. 이 아무 처리없이 1차원으로 바꾸면 형체를 알 수 없을 정도로데이터의 손실이 일어난다. 이를 해결한게 CNN 이다. CNN은 크게 두단계로 나누는데 1. 전처리 과정 feature extraction2. 분류 과정 classification 아래 그림을 보면 더 이해가 잘 될것이다. 위의 그림은 CNN의 전체 과정을 담은 것이다. 크기가 32 x 32 ~ 5 x 5까지 줄어드는것을 볼수 있는데,이는 그림 데이터의 중.. 2020. 10. 30. [머신러닝] 퍼셉트론과 아달린 (feat. 경사하강법) * 제가 이해한 내용을 적어 틀린 내용이 있을 수 있으니 지적 해주세요!! 퍼셉트론(Perceptron) 이란? - 인간의 뉴런 구조를 따라한 학습모델 1이라는 편향 값을 가진 퍼셉트론 이다. 입력값(x)과 가중치(w) 서로 곱하고 더한값이 weighted sum이다 결정 함수(여기선 계단함수)는 임계값(𝜃)을 기준으로 그 이상일 때 클래스1로, 아 닐 때 클래스 -1로 예측한다. 퍼셉트론을 순서대로 설명하자면 1. 가중치를 초기화 하고 학습률을 정해준다. 2. weighted sum을 진행한다. 3. 계단함수에서 일정 임계값을 기준으로 0과 1 클래스를 예측한다 4. 만약 예측할 값이 0이였는데 1을 예측했다면 x값에 비례한 가중치를 업데이트 한다. 5. 위 내용 2번부터 반복 그리고 퍼셉트론은 두 클.. 2020. 10. 28. 이전 1 다음 반응형
