[딥러닝개론] 신경망 기초
신경망 기초 신경망에서 '층을 쌓는다'는 것 선형회귀 과정을 통해, '이전 층의 특성들의 가중합으로 새로운 특성들을 만들어내는 것'이 층을 쌓는 이유이자 의미라고 할 수 있다. 이 과정을 반복해 여러 층을 쌓고 반복적으로 학습을 진행하면, 처음 입력으로 주어진 특성들의 조합으로부터 생성된 수많은 특징들이 추출(extract)되어 모델이 훨씬 더 상세한 정보를 학습할 수 있게 된다. 은닉층(hidden layer) 신경망에서 입력과 출력을 제외한 층들. 은닉층들을 여러 층으로 깊게(deep) 쌓을 때 주의할 점. 새로 만들어지는 특징들, 즉 노드(node)들이 각각 비선형(non-linear) 변환을 거치지 않는다면 아무리 깊게 층을 쌓더라도 단 하나의 은닉층보다 나은 효과를 내지 못한다. 비선형변환을 해..
AI/딥러닝기초
2023. 12. 5. 11:00
