@thsisno

RNN(순환 신경망)연속된 데이터 형태에서 그 패턴을 찾아냄가중치의 변화가 한 방향으로 이동하는 ANN과 달리,RNN은 다시 자기 자신에게 돌아오는 것 일반적인 시퀀셜 모델은 입력 데이터가 은닉층을 거쳐 출력층에 전달되어 값이 계산된다.동시에 다같이 계산했던 것을,RNN은 이전 레이어의 한 뉴런으로부터 w 먼저 계산한 것을 가지고 그 값과 그 다음의 한 뉴런에 있는 w값을 포함하여 계산하고그 값과 그 다음 한 뉴런에 있는 w값 계산하는 방식으로 계산 방법이 달라진다. 계산 방법이 달라지는 이유는경우에 따라, w 잘못 계산되어 w값이 작아져 없어질 수 있는데,이런 w값 한 번에 계산해서 넘어가면 중요 정보가 손실될 수 있다.그래서 RNN은 각각의 정보가 다 중요하다고 판단하고 인공지능을 돌린다. Simpl..

CNN(합성곱 신경망)이란?원본 이미지에 잘 설계된, 이미지의 특징을 찾기 위한 커널을 합성곱해서내가 원하는, 커널에 의해 특징이 부각된 결과를 뽑아내는 것필터를 인공지능이 자동으로 찾게 한다.사람이 필터의 모양이 어떤 특징인지 해석 불가능하다.필터의 특징맵이 최적의 결과를 만들어 내기 위한 과정이었다. 만을 추측가능하다.즉, 원본 이미지가 있고, 이미지에 대한 행렬의 합성곱 연산을 하는 커널이 있다면,필터 사이즈에 맞게 원본 이미지를 가져와서픽셀값 곱하고 더하고... 한 칸씩 이동시키면서 필터와 원본 이미지를 접목해서 필터의 행렬을 다 계산해서 하나의 픽셀을 만든다. 커널이란?합성곱 계층에서 가중치에 해당한다.이미지의 특징을 찾기 위한 기능을 하는 행렬을 필터 또는 커널이라고 부른다.필터의 특징을 역으..

데이터 형태 바꾸기인공지능의 목표는 숫자의 특성(숫자 자체)을 구분하는 것이 아님이미지의 레이블을 더 잘 구분할 수 있는 방법으로 알려줄 필요가 있음.결국 수치형 데이터를 범주형 데이터로 변환하는 것임즉, 0~9 사이를 숫자가 아닌 비슷한 모양을 가진 패턴을 찾기 위한 원-핫 인코딩이 필요모델 학습시키기신경망을 잘 학습시키려면 학습한 신경망이 분류한 값과 실제값의 오차부터 계산해야 함오차를 줄이기 위해 경사하강법 사용 model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) compile 함수 사용 규칙= 학습 방법 정하는 명령어1) loss 방법 설정binary는 둘 중 하나, categorical은 다중 분류, ..

지도학습인공지능을 누군가 직접 가르치고 이끄는 방법사람이 원하는 정답의 방향으로 학습이 진행된다.입력값과 출력값을 함께 주고 학습 시키는 방법정답 레이블이 주어진 상태에서 학습분류/회귀 비지도학습정답이 없는 데이터를 사용하여 학습인공지능에게 입력값만 주고 정답 레이블을 알려주지 않음예를 들어, 배와 사과 사진을 주고 이것이 배야. 사과야. 라는 정답을 주지 않은 채 학습을 시킴인공지능이 주어진 입력값의 특징을 찾아 스스로 판단하여 그룹을 나누는 방식으로 학습을 진행함인공지능이 스스로 판단할 수 있는 지능을 갖게 됨따라서 새로운 데이터가 들어오더라도 어느 그룹에 속하는지 스스로 판단할 수 있음다만, 어느 것이 배인지, 사과인지 정답을 주지 않았기 때문에 구분할 수 없음 군집화비지도 학습을 사용해 만들어진 ..