또자의 코딩교실

activation(활성화함수) - 자극에 대한 반응여부를 결정하는 함수 ✅ 문제 유형에 따라 사용되는 활성화 함수와 오차함수 종류 문제 유형 출력층 활성화 함수 오차함수 회귀 linear mean_squared_error 이진 분류 sigmoid binary_crossentropy 다중 분류 softmax categorical_crossentropy 이진분류는 Sigmoid함수를 사용(0과 1로 분류) (0.5를 기준으로 높고 낮은지에 대한 확률 정보를 바탕으로 최종 출력을 결정함) 입력층에서 sigmoid함수는 기울기 손실이라는 단점이 발생함 softmax = 입력받은 값을 출력으로 0~1사이의 값으로 모두 정규화하며 출력 값들의 총합은 항상 1이 되는 특성을 가진 함수 ✅ Back Propagati..

딥러닝이란? = 사람의 신경망을 모방하여 기계가 병렬적 다층 구조를 통해 학습하도록 만든 기술 기계도 사람처럼 생각하게 하기 위해 뉴런을 만들어 생각하게 해보자는 것이 제일 이해하기 쉽게 딥러닝을 설명할 수 있는 방법입니다. 딥러닝은 컴퓨터가 많은 뉴런(선형모델, 즉 퍼셉트론)의 결과를 종합하여 판단을 하는 모델입니다. 딥러닝은 많은 선형모델들이 모여서 구성하고 있습니다. 많은 선형모델은 많은 생각의 가짓수를 뜻합니다. 선형 모델 하나하나 각각은 y=wx+b의 식을 가지는 선형모델이며 각 각 선형모델마다 판단한 결과를 출력합니다. 딥러닝의 특징 - 모델을 사용자가 직접 설계하며 설계하기위해 많은 코드가 필요함 - 처음 사용하는 가중치를 랜덤하게 배정하기 때문에 재시작할때마다 최종 결과값또한 여러번 실행할..