Cross-Entropy

[DL] Feed-forward Network (피드-포워드 네트워크)

2024.04.18

Feed-Forward Network Feed-Forward Networks는 가장 기본적인 인공 신경망 구조중 하나로, Input Layer(입력층)에서 Output Layer(출력층)으로 데이터가 순방향으로 흐르는 구조를 의미합니다. 여기서 Data는 각 Layer(층)을 지날 때마다 가중치에 의해 변환되고, Activation Function(활성화 함수)를 통해 다음 Layer(층)으로 전달됩니다 이러한 네트워크는 순환 연결이나 복잡한 Feedback 루프가 없어서 계산이 비교적 간단하고, 다양한 문제에 적용될 수 있습니다. 정리하자면, 데이터가 네트워크를 통해 한 방향으로만 흐른다는 것을 의미합니다. 입력 데이터는 Input Layer(입력층)에서 시작하여 Hidden Layer(은닉층)을 거쳐..

🖥️ Deep Learning

[DL] Neural Network Training (신경망 학습)

2024.03.21

이번에는 Neural Network(신경망) 학습에 대하여 설명하고 Pyhon에서 Mnist Dataset의 손글씨 숫자를 학습하는 코드를 구현해 보겠습니다. Data 주도 학습 Machine Learning(ML)의 중심에는 Data(데이터)가 존재합니다. 데이터가 이끄는 접근 방식 덕에 사람 중심 접근에서 벗어날 수 있습니다. 근데, 보통 문제를 해결하려고 하면 패턴을 찾아내기 위하여 사람은 생각을 하고 결론을 도출합니다. 다만 Machine Learning(기계 학습)에서는 사람의 개입을 최소화하고, 수집한 데이터의 패턴을 찾으려고 시도합니다. 그리고 Neural Network(신경망) & DL(딥러닝)은 기존 Machine Learning(기계 학습)에서 사용하던 방법보다 사람의 개입을 배제할 수..

[DL] Feed-forward Network (피드-포워드 네트워크)

[DL] Neural Network Training (신경망 학습)

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