딥러닝 모델 학습의 기본 개념 복기하기

1. 기계학습 구성 요소 경험사례, 모델, 평가기준 인공신경망 같은 모델을 학습시키고자 한다면..? 많은 경험사례를 통한 반복학습 입력과 기대하는 출력의 pair를 반복적으로 보여줌 모델한테 보여주는건 좋은데 모델이 학습을 잘 하고있는지 기준이 필요함 학습을 못하고있으면 잘하도록 만들어야하니까 이러한 평가 기준이 cost(loss function) 2. 가장 좋은 모델 f를 찾는 방법? 기대하는 출력과 모델이 데이터를 보고 낸 출력 사이 차이가 최소화가 되도록 하는 모델을 찾는 것 기대하는 출력과 모델이 낸 출력 사이 차이를 최소화시키도록 만드는 방향으로 학습 3. 예시로 이해하는 기계학습 시간의 흐름과 주가와의 관계를 파악 시간을 넣어주면 모델이 해당하는 기댓값 주가를 출력 과거의 결과가 다음같이 나온..

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• · 2023. 2. 24.
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신경망은 무엇이고 딥러닝에서 활성화함수를 왜 사용하는가?

1. 신경망(neural network) 보통 인간의 뇌에서 애매하게 영감받아 만들어낸 컴퓨팅 시스템?이라고 말한다 왜 신경망이 성능이 좋을까? 인간의 뇌를 모방해서 잘 작동한다? 꼭 그렇지는 않다 왜냐하면 역전파 알고리즘이 우리 뇌에서 작동하는가? 그렇지는 않잖아 수학적으로 신경망은 affine transformation(행렬 변환)과 nonlinear transformation의 순차적이고 반복적인 곱의 형태로 구해지는 함수 근사 모형이다. 신경망은 선형모형과 비선형함수인 활성화함수의 합성함수이다. 활성화함수는 기본적으로 선형모형의 결과를 원하는 방향으로 해석하게 도와준다. 활성화함수를 쓰지 않으면 딥러닝은 선형모형과 차이가 없다 2. linear neural network 일반적으로 잘 아는 기본 ..

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• · 2021. 12. 31.
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