뭘 배웠지?

인공지능 강의 13화를 보며 배운내용 KEYWORDS 오차역전파: 다수의 은닉층을 포함하는 다층 퍼셉트론을 학습할 수 있는 지도학습 모델 출력층으로부터 입력층 방향으로 오차를 전달하며 연결가중치 업데이트 관성항(or 모멘텀): 경사하강법 적용 과정에서 이전 단계의 연결중치 변화량을 현 단계에 반영하기 위한 비율 연결가중치가 진동하듯, 변화로 수렴이 늦어지거나, 적절한 값을 수렴하지 못하는 문제 개선 가능 경쟁학습: 입력 데이터에 대해 반응 권한을 다른 노드들과 경쟁을 통해 얻어내는 신경망 자율학습의 형태 오차역전파(Backpropagation: BP) 모델 다층 퍼셉트론을 훈련할 수 있는 학습 모델 다층 퍼셉트론: 입력층과 출력층 사이에 1개이상 은닉층 포함 선형 결정경계가 없을 때 해결방법 중간층의 해..

인공지능 강의 12화를 보며 배운내용 KEYWORDS 인공 신경회로망: 생물학 신경체계 이해를 바탕으로 지능적 문제해결에 사용하기 위한 구조 및 학습 방법을 모델링 활성함수: 연결가중치가 적용된 입력이 뉴런에 전달되었을 때 뉴런의 출력을 활성활 할 것인지, 활성화할 경우 어떤 값을 출력으로 전달할 것인지 결정하는 함수 피드포워드 신경망: 신호가 입력층에서 출력층으로 전달되는 신경망 구조 순환 신경망: 뉴런의 출력이 입력으로 들어갈 수 있는 순환연결 신경망 구조 준지도학습: 라벨이 지정되지 않은 큰 규모 학습표본 집합과 작은 규모의 라벨이 지정된 학습표본 집합을 사용하는 학습 방법 배치학습: 학습 표본집합 내의 각각 표본에 의한 연결가중치 변화분을 누적하고, 전체 학습 표본에 대해 누적 변화량을 반영하여 ..