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순차 데이터를 어떻게 순환 신경망을 통해 처리하는지 알아보자. 기억 시스템 만약 시리 같은 개인 비서의 경우 올바른 대답을 하려면 입력을 받을 때마다 그 내용을 기억해야 한다. 반대로 이전 입력을 기억하지 않는 시스템은 무기억 시스템이라 한다. 얕은 신경망(Shallow Neural Network)이 무기억 시스템의 예시 n번째 Time-Step에 대한 결과가 이전 입력에 영향 받지 않는다. 기본적인 순환 신경망 (Vanilla Recurrent Network) Vanilla RNN의 구조는 shallow NN 구조에 '순환(recurrent)'이 추가된 것이다. 순환: n-1번째 time step이 n번째 time step으로 다시 돌아오는 것 기억 시스템이므로 RNN의 출력은 이전의 모든 입력에 영향..

무려 1년전에 정리해놓은 논문 올리기 ㅎㅅㅎ Image Recognition에 입문할 때 좋은 논문이라고 생각한다. Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition arxiv.org/abs/1409.1556 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition In this work we investigate the effect of the convolutional network depth on its accuracy in the large-scale image recognition setting. Our main contribution is a thorough eva..

ahnty0122.tistory.com/58 [Deep Learning] 딥러닝/머신러닝/인공지능의 차이, 인공신경망 개념 딥러닝에 대해 이해하려면 먼저 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 차이점을 알아야한다. 인공지능(AI): 사람의 지능을 모방해 사람이 하는 복잡한 일을 할 수 있는 기계를 만드는 것 머신러닝(ML): 입 ahnty0122.tistory.com Machine Learning Workflow 위의 글에서 인공신경망을 학습하는 과정에 대해 적어놨는데, 이 인공신경망을 학습하는 방법에 대해 알아보자. 미리 정해진, 답이 있는 트레이닝 데이터로 머신러닝 알고리즘을 학습해 모델을 얻는 training(학습)과정을 거쳐 올바르게 학습이 되는지 임의의 입력데이터를 통해 결과를 확인하는 test 과정을 ..

딥러닝에 대해 이해하려면 먼저 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 차이점을 알아야한다. 인공지능(AI): 사람의 지능을 모방해 사람이 하는 복잡한 일을 할 수 있는 기계를 만드는 것 머신러닝(ML): 입력되어 있는 데이터를 통해 각각의 상황에 맞도록 학습시키는 것 딥러닝(DL): 머신러닝으로 학습한 부분들을 기반으로 스스로 판단해 새롭게 대처하는 것 (=end-to-end machine learning) 딥러닝이 end-to-end machine learning인 이유는 처음부터 끝까지 컴퓨터가 학습하는 것으로, 머신러닝처럼 사람이 데이터에서 일부 특징을 뽑아서 기계에게 전달해 학습시키는 것이 아니라 데이터 자체를 컴퓨터에 전달하는 등 사람의 개입이 아예 없기 때문이다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 정의를 ..