행렬2 [딥러닝1] 4강. MNIST MNISTMNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology) 데이터셋은 머신러닝계의 'Hello world!'와 같다.사람들이 0부터 9까지의 수를 손으로 작성하였고 훈련 데이터는 6만장, 테스트 데이터는 1만장 총 7만장을 모았다.머신러닝에서는 데이터를 항상 훈련 데이터와 테스트 데이터 혹은 훈련 데이터와 테스트 데이터, 검증 데이터로 나눈다.그 중 훈련 데이터와 테스트 데이터 두가지로 나누는 것을 살펴보면, 훈련 데이터 (Training Data) : 모델을 학습시키기 위해 사용되는 데이터이다.테스트 데이터 (Test Data) : 학습된 모델의 성능을 평가하기 위해 사용되는 데이터이다. 머신러닝에서 위의 두 데이터를 절대 섞지 않는 것이 철칙이.. 2024. 8. 8. [딥러닝1] 3강. 인공신경망 3층 신경망의 구조 먼저 3층 신경망은 입력층(0층), 1층, 2층, 3층(출력층)과 같이 이루어져 있다.신호 전달 과정을 살펴보자면각각의 값에 가중치를 곱해 편향과 함께 더한 후(soma의 역할) 다음 노드로 넘겨준다.그 안에서 h(x)라는 sigmoid함수를 통해 다음 층으로 넘길 값을 정한다.그 과정을 노드의 개수만큼 실행한 후 각 노드에서 나온 값에 가중치를 곱한 후 편향과 함께 더해주고 다음 층으로 넘겨준다.마지막 3층에서는 softmax함수를 통해 벡터를 확률벡터로 변환을 하여 출력한다.각각의 함수는 용도에 따라 지정이 가능하다.행렬 행렬은 수학에서 기본이면서도 중요한 부분이다.가로줄을 행(row), 세로줄을 열(column)이라고 하는데 가령 가로줄이 3줄, 세로줄이 2줄이라고 하면 (3, .. 2024. 7. 25. 이전 1 다음
