딥러닝3 [논문 리뷰] AlexNet(2012) 0. Why We Read 우선, 논문리뷰에 앞서, AlexNet이 왜 딥러닝 필수논문으로 의미를 가지는지를 알아보자. AlexNet은 2012 이미지분류대회에서 딥러닝을 사용하여 압도적인 성능으로 1위를 차지하였다. CNN구조와 LeLU함수, 효과적인 GPU사용, Drop Out 등 매우 효과적인 기법들이 대거 등장하였다. 이들은 현재까지도 많은 연구에서 그 성능이 입증된 방법들로, 이들이 거의 처음으로 공개된 논문이다. CNN은 기존의 Fully Connected 모델과 달리 필터를 통해 지역적인 특성을 뽑아서 더 적은 파라미터로 효과적인 성능을 내는 모델이다. CNN은 이미 알려진 구조지만, 딥러닝모델 자체가 계산비용이 비싸서 잘 쓰이지 않았다. 하지만 GPU의 성능이 향상되고, 규제법이 발전함에 .. 2023. 6. 21. 신경망 기본구조와 구현 1. 퍼셉트론과 XOR Problem 퍼셉트론(Perceptron)은 가장 단순한 인공신경망 구조입니다. 위와 같이 입력값 \(x_1, x_2, ... \) 에 대해 가중치 \(w_1, w_2, ... \) 들의 선형결합으로 이루어진 구조입니다. 일반화된 식으로, \(\textbf{y}=f(\textbf{w}^T\textbf{x}+b) \) 로 정리할 수 있습니다. 기본적인 퍼셉트론으로도 간단한 분류를 잘 수행할 수 있습니다. 대표적인 예로 AND 게이트를 분류해봅시다. 위 그림처럼 직선 1개로 AND결과가 0인 점 3개와 1인 점 1개를 분리해내는데 성공합니다. 하지만 XOR 의 경우 직선 1개로는 분리가 불가능합니다. 2. 다층 퍼셉트론의 등장 이 때, 층 1개를 추가하여 쉽게 해결할 수 있습니다. .. 2023. 3. 18. 머신 러닝과 딥러닝 1. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 차이 요즘 자주 사용되는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 대해 구분해봅시다. AI는 컴퓨터가 인간의 학습력, 추론력등을 따라할 수 있는 모든 기술적 방법을 의미합니다. ML은 A.I의 세부분야로, 데이터(주로 정형화된)를 기계학습을 통해 최적화된 모델을 찾는 것입니다. DL은 ML의 세부분야로, 데이터(비정형화된)를 인공신경망 기술을 통해 최적화된 모델을 찾는 것입니다. 따라서 포함관계를 나타내자면 AI ⊃ ML ⊃ DL 이라고 할 수 있습니다. 2. 머신러닝이란 AI중 기계학습을 통해 데이터를 처리하는 분야인 머신러닝(ML)에 대해 알아보겠습니다. ML이 우리가 알고있던 프로그래밍과 확연히 다른 점은 규칙을 컴퓨터 스스로 찾아낸다는 것입니다. 전형적인 프로그래밍의 절차.. 2022. 11. 26. 이전 1 다음
