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[인공지능] 퍼셉트론 학습 기초이론

간단소개
퍼셉트론 개요부터 다층 퍼셉트론 학습까지
팔만코딩경 컨트리뷰터
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Neural Networks (신경망)

신경망 개요

인공 신경망(Artificial Neural Network: ANN)
뇌의 정보처리를 모방하여 인간에 필적하는 지능을 가진 컴퓨터
인간의 신경 세포인 시넵스에 대응하는 Perceptron을 단위로 구현
Perceptron: 1958년 Rosenblatt이 제안, 학습 가능함을 증명
인간 두뇌의 연산은 패턴/연상 기반 이라면, 컴퓨터는 논리/산술 연산 기반이다.

퍼셉트론 (Perceptron)

퍼셉트론 개요
구조와 원리
활성화 함수

퍼셉트론 학습

퍼셉트론 학습 개요
패턴 인식에서 학습 알고리즘 설계과정
단계 1: 분류기 구조 정의와 분류 과정의 수학식 정의
단계 2: 분류기 품질 측정용 비용함수 J(Θ)\mathrm{J}(\Theta)정의 ( 매개변수 집합 Θ={wT,b} )(\ 매개변수\ 집합\ \Theta = \{\mathbf{w}^T, b\}\ )
단계 3: J(Θ)\mathrm{J}(\Theta)를 최적화 하는 Θ\Theta를 찾는 알고리즘 설계
예시
Delta rule
학습 방법 A -batch mode
학습 방법 B -pattern mode

다층 퍼셉트론 MLP

MLP 개요
다층 퍼셉트론의 아키텍처

MLP학습

MLP 학습 개요
패턴 인식에서 학습 알고리즘 설계과정
단계 1: 분류기 구조 정의와 분류 과정의 수학식 정의
단계 2: 분류기 품질 측정용 비용함수 J(Θ)\mathrm{J}(\Theta)정의 ( 매개변수 집합 Θ={wT,b} )(\ 매개변수\ 집합\ \Theta = \{\mathbf{w}^T, b\}\ )
단계 3: J(Θ)\mathrm{J}(\Theta)를 최적화 하는 Θ\Theta를 찾는 알고리즘 설계
설계 예시
Back Propagation Algorithm (오류 역전파 알고리즘)
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