운동하는 공대생

1. Neural 퍼셉트론은 인공신경망의 초기 형태로, 인간의 뉴런 구조를 모방하여 설계된 방식입니다. 기본적으로는 생물학적 뉴런이 전기적 신호를 받아들이고 일정 임계값을 넘어가면 다음 뉴런으로 신호를 전달하는 원리를 따르고 있습니다. 퍼셉트론에서는 각 노드가 이전 노드에서 전달받은 입력값에 가중치를 곱하여 계산하고, 이를 활성화 함수를 통해 처리한 후 다음 노드로 전달합니다. 이와 같은 구조는 뇌의 뉴런 간의 상호 작용을 모방함으로써 기계 학습 및 패턴 인식 등의 과제에 응용됩니다. 퍼셉트론은 입력값을 적절한 가중치와 활성화 함수를 활용하여 출력값을 생성하는데, 이를 통해 모델이 학습하고 판단할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 이러한 퍼셉트론의 개념은 후에 다양한 인공신경망 모델의 기초가 되었습니다. ..

https://seungwoni.tistory.com/30 Deep Learning(딥러닝) Intro 머신러닝 분야를 공부를 시작하면서 자연스럽게 접하게 되었던 딥러닝 분야 공부를 항상 미뤄왔다가 이번 여러 대회를 참가하면서 비정형 데이터들의 분류와 예측하는 대회들이 유행하고 seungwoni.tistory.com 단층 퍼셉트론 그림 1. 에서 퍼셉트론의 구조를 간단하게 표현을 해놨다. 그림 1을보면 , x1에 w1부터 xn에 wn까지의 값이 있는데 w(Weight)는 가중치라고 보면 됩니다. 컴퓨터의 판단 없이 실제 있는그대로의 Data 가 X값이며, W값은 가중치 혹은 보정치가 되는 값이라고 보면 됩니다. w값도 4개이고, x의 값도 네개이니, 위 개념도는 즉 x1w1, x2w2, x3w3, x4w..