[ML] Perceptron과 Multi-Layer Perceptron(MLP)

우리 뇌의 신경계를 구성하는 뉴런은 외부에서 전달된 물질을 저장하다가 특정 용량이 넘으면 외부에 전달을 하는 구조로 이루어져있다. 즉, 역치값을 넘을 때만 신호로 보낸다. Perceptron (= Single-Layer Neural Network) 이런 뉴런의 구조를 따와서, 가장 기본적인 신경망 구조인 Perceptron도 입력과 가중치를 곱한 것의 합이 역치(임계치)를 넘으면 1, 아니면 0을 출력하는 이진 분류기의 역할을 한다. 입력 벡터 x에 대해서 Wx + b의 형태를 가지며, 여기서 W는 입력에 곱해지는 가중치 파라미터 행렬, b는 역치를 조정하는 오프셋 파라미터이다. Multi-Layer Perceptron(MLP) 하지만 하나의 Perceptron으로는 한계가 존재하므로, 여러 개의 Per..

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• · 2024. 2. 26.
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[머신러닝] 머신러닝의 종류

# 머신러닝이란? 인공지능의 하위 분야로, 지식을 추출하여 예측 모델과 데이터 기반의 의사 결정을 하는 컴퓨터 알고리즘 # 머신러닝의 종류 1. 지도학습 레이블된 훈련 데이터에서 모델을 학습하여 본 적 없는 미래 데이터에 대해 예측을 만들어 내는 것 매핑 함수를 통한 학습, 정답이 존재함 ex) 이미지 분류, 이미지 캡셔닝, 객체 인식등 (1) 분류 과거의 관측을 기준으로 새로운 것이 들어왔을 때, 어느 범주에 들어갈 것인지를 예측함 예를 들어, 0~9까지의 숫자를 손글씨로 쓴 이미지를 학습시키고 새로운 이미지를 줬을 때 앞선 학습을 기반으로 어떤 숫자인지를 알아내는 것이 분류에 속함 또한, 두가지 범주를 구분하는 이진 분류에서 두 범주를 구분하는 규칙을 결정 경계라고 한다 (2) 회귀 회귀는 연속적인 ..

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• · 2023. 12. 10.
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