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[TIL]71. 인공 신경망

인공 신경망(Artificial Neural Networks ; ANN ; 뉴럴넷) 실제 인간의 신경계를 모사하여 만들어진 계산 모델 신경망은 퍼셉트론을 여러 층으로 쌓아서 만듦 XOR GATE를 해결하는 방법으로 퍼셉트론을 여러 층 쌓는 방법 제시 아래와 같이, AND, NAND, OR 의 조합으로 XOR을 구현 가능 이처럼, 여러 개의 층으로 구축한 신경망을 다층 퍼셉트론 신경망(Multi-Layer Perceptron ; MLP)라고 함 입력층, 은닉층, 출력층 입력층(Input Layer) 데이터셋이 입력되는 층 데이터셋의 특성 개수에 따라 입력층 노드 수가 결정 어떠한 계산도 수행하지 않고 그냥 입력값들을 전달하기만 하는 역할 신경망의 층수(깊이)를 셀 때 입력층은 세지 않음 은닉층(Hidden..

[TIL]70.퍼셉트론

퍼셉트론(Perceptron) 신경망을 이루는 가장 기본이 되는 단위 다수의 신호를 input으로 받아 하나의 신호를 output하는 구조 가중치(weight)-편향(bias) 연산 ; 가중합(빨간색 영역) 여러 개의 신호를 입력받아 각각의 가중치와 곱해지고 그 결과를 더하는 과정 활성화 함수(Activation Function) 계산된 가중합을 어느 정도의 신호로 출력할지 결정, 다양한 활성화 함수가 존재 계단 함수(Step function) - 임계값 이상 1, 미만 0 - 단점 : 임계값에서 미분 불가능, 나머지 구간에서 미분값이 0 시그모이드 함수(Sigmoid function) : 계단 함수의 단점을 개선한 함수, 주로 이진분류문제 출력층에 사용 - 전 지점에서 미분 가능(그 값도 0이 아님) ..

[딥러닝]퍼셉트론, 입력층/은닉층/출력층, 활성화 함수 개념정리

1. 퍼셉트론 퍼셉트론이란 무엇일까요? 퍼셉트론이란 '신경망을 이루는 가장 기본 단위'입니다. 위 그림과 같이, 사람의 뇌에서 정보를 처리하는 신경 세포인 뉴런을 본딴 구조라고 생각하시면 편합니다. 우리의 뇌가 시각, 청각, 후각, 촉각 등 다양한 감각을 통해 정보를 입력 받으면 그에 대한 어떠한 처리를 거쳐 결과적으로 우리는 어떤 행동을 하게 됩니다. 2. 입력층, 은닉층, 출력층 뉴런 예시를 빗대어 위와 같이 우리가 고속도로를 나갈 때, 톨게이트에서 정산하고 나가는 과정을 생각해볼 수 있습니다. 이 때, 파란색 영역이 입력층, 톨게이트(계산대)가 은닉층, 빨간색 영역이 출력층이라고 생각해보겠습니다. 먼저, 고속도로(입력층)에 있는 차량은 그 종류가 굉장히 다양하고 얼마만큼의 거리를 왔는지도 제각각입니..

[TIL]69. Section3_Chall

몇몇 간단한 내용 정리 1. docker image ls 에서 아이디만 보고 싶을 땐, --quiet 추가 2. N:N 관계의 테이블은 반드시 1:N 테이블 2개로 만들어준다. 즉, 정규화가 꼭 필요하다. 3. SQL에서 비슷한 개념(용어) 정리 UID == 기본키 엔티티 == 테이블 외래키 == 참조키 다대일관계 == 1:N관계 Attribute == 필드 4. flask 어플리케이션에서 html이 있어야하는 폴더명은 `templates` 5. 현재 docker container들의 상태를 확인할 수 있는 명령어 `docker container ps`

[TIL]61. Section3_Sprint3_Chall

Sprint3 배웠던 내용 간단 키워드 도커 - 레지스트리/이미지/컨테이너 - 도커 명령어 - 도커 공식문서(공식문서는 늘 소듕) 플라스크(vs 장고) - 라우트 개념 - Jinja - Boostrap - 함수 내에, DB path 지정해서 DB의 값을 표출할 수 있다.(connect, cursor 이용) 배포 - heroku(vs AWS의 EC2) - 로컬이 아닌 서버를 빌려서 내가 만든 앱을 배포할 수 있다. 대시보드 - metabase - 도커를 이용해서 DB를 직접 연결하고 쿼리문을 통해 데이터 분류 가능 - 또한, 쿼리문으로 좁힌 데이터를 이용해 시각화도 가능 시간 - UTC(GMT), KST, UNIX(Epoch) TIME == Timestamp 스케쥴링 - APScheduler 부호화/복호화..