[딥러닝] 신경망 Neural Network
1. 신경망- Neural Network, 생물학적 뉴런의 동작을 모방하여 데이터 간의 관계를 학습- 뉴런의 기본 동작 - z를 활성화 함수에 전달하여 뉴런이 활성화될지 여부를 결정 1) 입력층(Input Layer)- 입력 데이터를 받아들이는 계층, 각 특징(feature)이 뉴런 하나에 대응- 이미지 데이터 64*64 크기의 입력층 뉴런 갯수 = 64*64- 활성화 함수는 사용하지 않는다 2) 은닉층(Hidden Layers)- 입력 데이터를 처리하고, 패턴이나 특징을 학습- 은닉층의 갯수와 뉴련 수는 문제의 복잡도에 따라 결정된다.- 하나 이상의 은닉층을 포함하며, 층이 많아질수록 딥러닝이 된다.- 활성화 함수 사용하여 복잡한 패턴을 학습: tanh, ReLU- 과적합 방지를 위해 규제(Regula..
AI/딥러닝
2024. 11. 19. 16:42
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