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이제 딥러닝의 motivate가 되는 ANN부터 개념정리 시작! 인공 신경망 (Aritificial Neural Networks, ANNs)이란?생물학적 신경망을 본뜬 컴퓨팅 시스템으로, 데이터 처리 및 학습 능력을 통해 다양한 문제를 해결할 수 있도록 설계된 모델이다. ANNs는 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방하여, 입력 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측하는 데 사용된다 ANN에는 우리가 전에 알고 있던 퍼셉트론과는 달리 muti-layer perceptron을 사용한다.간단하게 복습을 해보자 perceptron이란?퍼셉트론이란? (퍼셉트론은 다수의 트레이닝 데이터를 이용하여 일종의 지도 학습을 수행하는 알고리즘) 퍼셉트론에서 결과값을 내놓는 부분은 결국 활성 함수인데, 단층 퍼셉트론에서..
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PLC란퍼셉트론 학습 알고리즘(Perceptron Learning Algorithm, PLA)은 프랭크 로젠블라트에 의해 1957년에 개발된 간단한 유형의 선형 분류기이다. 이 알고리즘은 감독 학습의 한 형태로, 이진 클래스에 속하는 데이터를 분류하는 데 사용된다. 퍼셉트론은 입력 특성에 가중치를 할당하고, 이 가중치의 선형 조합을 통해 출력을 생성한다. 출력값은 일반적으로 이진 결과로, 예를 들면 +1 또는 -1과 같은 형태이다. 퍼셉트론 학습 알고리즘의 기본 원리1. 초기화: 가중치를 0 또는 작은 무작위 값으로 초기화2. 예측: 각 훈련 샘플에 대해, 가중치와 입력 벡터의 내적을 계산 계산된 결과에 따라 출력이 결정 (예: 활성화 함수로 단위 계단 함수 사용 시, 결과가 0보다 크면 +1, 아니면 ..
