전공/기계학습과인공지능

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..

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 ..