jisoleil's coding good thing

갈수록 어려워지는 딥러닝! 복잡하거나 헷갈리는 이론은 쓰고 자야겠다. 퍼셉트론 입력값- 순입력함수-활성함수-예측값 종류 단층 퍼셉트론 다층 퍼셉트론(ANN:인공신경망) 학습 알고리즘 Error가 발생한 데이터에 기반하여 W(가중치) 값을 기존에 새로운 W값으로 업데이트 한계 ->오차정도 고려하지 않음 이후 학습률과 오차정도 고려 ->학습률을 잘 설정할 것 그리고 임계값 설정 W+= 학습률* error Data *(임계값-출력값) 2. ANN(인공 신경망) 입력층+은닉층+출력층 한계 -> 학습 과정에서 파라미터 최적값 찾기 어려움 ->overfiting 문제 ->학습시간이 느리다. 3. DNN 은닉층 2개 이상 파생 CNN(정보추출, 문장분류, 얼굴인식),RNN 4. 오차역전파 오차를 점점 거슬러 올라가면..