신경망20 전이학습(Transfer Learning) 전이학습(Transfer Learning)은 기계 학습의 한 형태로, 한 작업에서 학습한 지식을 다른 유사한 작업에 적용하는 방법입니다. 이는 기존의 모델이나 학습된 지식을 새로운 작업을 수행하는 데에 활용하는 것을 의미합니다. 전이학습은 대량의 데이터를 사용하여 모델을 처음부터 학습시키는 대신, 이미 학습된 모델을 이용하여 새로운 작업에 적용하면서 소량의 데이터로도 높은 성능을 얻을 수 있게 해 줍니다. 전이학습의 주요 아이디어 사전 학습된 모델 활용 전이학습은 일반적으로 이미 많은 데이터셋에서 대규모로 학습된 모델을 사용합니다. 이러한 모델은 이미지 처리를 위해 주로 사용되는 대규모 신경망(CNN)이나 자연어 처리를 위해 사용되는 언어 모델과 같은 것들이 있습니다. 이러한 모델들은 이미 많은 데이터셋.. 2023. 7. 19. 활성화 함수 2 3. 렐루 함수(Rectifid Linear Unit, ReLU) ReLU(Rectifid Linear Unit) 함수는 인공 신경망에서 주로 사용되는 비선형 활성화 함수 중 하나로, 입력이 양수인 경우에는 입력 값을 그대로 출력하고, 음수인 경우에는 0으로 변환하는 함수입니다. 수식적으로는 다음과 같이 표현됩니다. f(x) = max(0, x) 여기서, f(x)는 입력 x에 대한 ReLU 함수의 출력값을 의미합니다. max(a, b)는 a와 b 중에서 큰 값을 반환하는 함수입니다. ReLU 함수는 입력이 0보다 작을 때 출력이 0이 되므로, 비선형적인 특성을 가집니다. 이러한 비선형성은 인공 신경망의 은닉층에서 주로 사용되는 활성화 함수로서 매우 중요합니다. 왜냐하면 선형 활성화 함수를 사용하면 여러 .. 2023. 7. 18. 활성화 함수1 화성화 함수(Activation Function)는 신경망에서 뉴런의 출력을 결정하는 함수로, 입력값의 가중치 합과 편향에 대한 비선형 변환을 수행합니다. 활성화 함수는 신경망의 비선형성을 표현하며, 모델의 표현력과 학습 능력에 큰 영향을 미칩니다. 1. 시그모이드 함수(Sigmoid Function) 시그모이드 함수는 주로 인공 신경망에서 사용되는 비선형 활성화 함수 중 하나입니다. 시그모이드 함수는 입력값을 받아서 0과 1 사이의 값으로 변환하는 함수로, S- 모양의 곡선을 가지기 때문에 "시그모이드"라는 이름이 붙었습니다. 시그모이드 함수는 다음과 같이 표현됩니다. f(x)=1 / (1 + exp( -x ) ) 여기서, f(x)는 입력 x에 대한 시그모이드 함수의 출력값을 의미합니다. exp( -x.. 2023. 7. 17. GAN(Generative Adversarial Network) GAN은 생성자와 판별자라는 두 개의 신경망으로 구성됩니다. 이 두 신경망은 서로 경쟁하면서 훈련되는 방식으로 작동합니다. 생성자는 잡음 벡터(잠재 변수)를 입력으로 받아 실제 데이터와 유사한 가짜 데이터를 생성하려고 노력하고, 판별자는 생성자가 생성한 가짜 데이터와 실제 데이터를 구분하도록 학습됩니다. GAN의 핵심 개념은 생성자와 판별자 간의 '적대적' 관계입니다. 생성자는 판별자를 속이기 위해 더 실제 데이터와 유사한 가짜 데이터를 생성하려고 노력합니다. 한편, 판별자는 생성자가 생성한 가짜 데이터와 실제 데이터를 구분하는 능력을 향상시키기 위해 학습됩니다. 이러한 적대적인 훈련 과정을 통해 생성자와 판별자는 서로를 발전시키면서 안정적인 균형 상태에 도달하게 됩니다. GAN의 구조 생성자(Gener.. 2023. 7. 16. 이전 1 2 3 4 5 다음
