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▣  합성곱이란 무엇인가? 합성곱 (Convolution  Neural  Network ) 신경망 ?                     Convolution        층과           pooling 층을 포함하는 신경망                ↓                                  ↓       이미지의 특징을 잡아내는 역활    이미지를 선명하게 해주는 역활 지금까지 배운 신경망과 CNN 을 사용한 신경망의 차이 ?   1. 기존 신경망의 구조 ( 완전 연결 계층 : Fully  Connected )    입력층 ------>  Affine  -------> Relu -----> Affine ----> Relu -----> softmax        ↓   사진을 ..

9. 렐루 함수의 계산 그래프  신경망에서 활성화 함수가 왜 필요한지?이미지, 음성,  텍스트 입력 데이터의 중요한 부분을 파악하기 위해서 입니다.1. 고양이 이미지배경은 중요하지 않고 고양이의 귀나 입이 중요하다라는 것을 활성화 함수가 신호를 보내줌으로서 파악2. 강아지 음성강아지 음성의 배경에 들리는 차소리는 중요하지 않고 강아지 소리자체가 강아지 소리를 인식하는데 있어서 중요하다는 것을 인식3. 텍스트 데이터내가 던진 질문 데이터에서 핵심적인 단어가 무엇인지를 파악 렐루 함수 ?입력신호가 0보다 큰 값이 입력이 되면 그 값을 그대로 출력하고 0보다 작은 값이 입력이 되면 0을 출력하는 함수렐루 함수는 순전파일 때 x 가 0보다 큰값이 입력되었으면 역전파일 때 상류에서 흘러왔던 기울기가 그대로 흘러가..

■  2층 신경망 구현하기(오차 역전파로 2층 신경망 학습시키기) 1. 오차 역전파로 기울기를 구하는 함수 소개 기존에 배웠던 신경망이 학습되는 원리 ?    오차가 가장 작아지는 지점의 가중치를 알아내겠금 학습이 되는 원리입니다.     그래서 기울기를 구하기 위해서 4장에서 아래의 미분 함수를 만들었습니다.  def numerical_diff( f, x ): h = 0.0001 return ( f(x+h) - f(x-h) ) / (2*h)  이 미분함수를 이용해서 신경망 학습을 시키게 되면 문제가 하나 있습니다.  그 문제가 뭐냐면  ?     기울기 구해야하는 가중치가 너무 많습니다.                                 너무 많아서 위의 함수로는 기울기를..

참고 노션: 4장. 2층 신경망 구현하기(수치미분을 이용해서 학습 시키기) (notion.site) 4장. 2층 신경망 구현하기(수치미분을 이용해서 학습 시키기) | Notion신경망 학습의 원리를 이해시키기 위해서 필요한 단원gabby-nurse-0c2.notion.site import numpy as npx = np.array([ 3.0, 4.0 ])def loss_f(x): return x[0]**2 + x[1]**2▣ 미니배치   p115 ~ 116 신경망 학습 시킬때 반드시 알아야하는 용어 3가지 ?   1. 미니 배치  :  훈련 데이터의 일부만 골라서 학습 하는 방법   2. 에폭 : epoch 로 훈련 데이터 전체를 다 사용해서 학습 한것을 1에폭   3. 수치 미분 :  ..

■ 2층 신경망 구현하기(수치미분을 이용해서 학습 시키기) 신경망 학습의 원리를 이해시키기 위해서 필요한 단원  신경망 학습을 2가지 방법으로 시킬 수 있습니다.   1.  수치 미분을 이용한 방법(4장)  -->  장점:  어떻게 학습되는지 확실히 이해할 수 있음       단점:  학습이 너무 느리다. 2.  오차 역전파를 이용한 방법(5장) --> 장점:  학습이 빠릅니다.       단점:  신경망 학습의 원리를 이해하기가 어려움     지금 현장에서 사용하고 있는 모든 신경망을 오차 역전파를 이용한 방법입니다.   ▣ 크로스 엔트로피 오차함수 * 오차함수란 ?   신경망이 예측한 예측값과 진짜 정답과의 오차를 출력해주는 함수  * 오차함수의 종류 2가지 ?      1. 교차 엔트로피 오차함수(..

▣ 3.10 출력층 함수 소프트 맥스 함수 구현하기 * 개와 고양이를 분류하는 신경망   입력값 ---------->  신경망  -------->  출력층 함수 ------>  [ 0.8 , 0.2 ]                                                                                              확률값   입력값 ---------->  신경망  -------->  출력층 함수 ------>  [ 0.8 , 0.2 ]                                                            소프트 맥스           개    고양이  예제1. 출력층 함수인 소프트 맥스 함수를 파이썬으로 구현하기.1...

[ 복습 ]  사진   -------------------> 딥러닝 신경망 ----> 분류    음성                             (CNN 신경망) 텍스트 ------------------> 딥러닝 신경망  ----> 텍스트에 대한 답변                                    (RNN 신경망)  뇌세포에서 활성화 함수의 역활은 입력되는 신호를 기억할지 말지를 결정하는 기능을 합니다.  기억이 되려면 강한 자극이 들어와야합니다. ■ 활성화 함수 하이퍼블릭 탄젠트 함수 시그모이드 함수는 입력값(신호)를 받아서 0~1 사이의 실수를 출력하는 함수인데 탄젠트 함수는 -1~1 사이의 실수를 출력하는 함수입니다.예제1. 하이퍼블릭 탄젠트 함수를 파이썬으로 생성하시오imp..

- 행렬로 변환하는 이유는 고양이사진에서 배경이 되는 검정색 부분은 학습할 필요가 없기 때문에 걸러내기 위함임■ 사진, 동영상, 음성   -> 신경망 -> 분류전기차 화재 감지관련 yolo 신경망 구현 -> 영상에서 불길이 봉면 바로 object detection 을 해서 불길이 보인다고 실시간 알람을 보낼 수 있는 기술    ■ Matplotlib 으로 그래프 그리기 신경망의 학습 성능을 평가하기 위해 평가 점수를 시각화한 라인 그래프를 작성하려고 합니다.수백 장의 사진을 신경망에 입력하여 잘 분류되고 있는지 확인하기 위해, 학습이 반복될 때마다 에폭 수가 증가함에 따라 정확도가 점점 올라가는지를 확인하기 위해 라인 그래프를 활용할 예정입니다. 예제 1. 파이썬으로 산포도 그래프 그리기1. 산포도 그래..