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No Story, No Ecstasy

[ADP 실기 with R] 7. Neural Networks

1. Neural Networks - 퍼셉트론: 각 노드의 입력치*가중치의 합과 활성 함수에 의하여 해당 노드의 활성화 여부가 결정되는 간단한 feedforward 인공 신경망 - 다층 퍼셉트론과 역전파 - 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성된 인공 신경망을 다층 퍼셉트론, 은닉층이 2개 이상일 때 심층 신경망이라고 표현 - 역전파 알고리즘은 네트워크의 출력 오차에 각 뉴런이 얼마나 기여했는지를 마지막 은닉층부터 측정하여, 이전 은닉층의 뉴런은 얼마나 기여했는지 입력층에 도달할 때까지 계속 측정하는 것을 의미한다. - 이렇게 역방향으로 계산한 오차 그래디언트를 네트워크의 모든 연결 가중치에 반영한다(경사 하강법). - 역전파 알고리즘을 위한 대표적 활성화 함수: 로지스틱, 하이퍼볼릭 탄젠트, ReLU 함수..
Data Science Series 2020. 12. 12. 17:20
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