[시즌1].Lecture 08_2 - 딥러닝의 기본 개념과, 문제, 그리고 해결_딥러닝의 기본 개념2: Back-propagation 과 2006/2007 '딥'의 출현

* 이 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 무료 동영상 강좌 "모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의"를 보고 요점을 정리한 글 입니다. Deep Learning(딥 러닝)의 발전CIFAR(Canadian Institute for Advanced Research)에서 발표된 2개의 논문에 의해서 우리들이 알고있는 Deep Learning 혹은 Deep Network가 발전했다고 할 수 있습니다. 이 2개의 논문들은 2006년 Hinton과 2007년에 Bengio에 의해서 발표되었습니다. 2006년에 Hinton이 발표한 논문에는 Labeled Data의 수가 부족하고, 컴퓨터가 느리고, 잘못된 비선형을 사용하였고, 초기 Weight값을 잘못 설정하여서 많은 Layer를 가지고 있는 Neural Network가..

• format_list_bulleted 강의 Study/모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의-시즌 1
• · 2024. 6. 28.
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[시즌1].Lecture 08_1 - 딥러닝의 기본 개념과, 문제, 그리고 해결_딥러닝의 기본 개념: 시작과 XOR 문제

* 이 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 무료 동영상 강좌 "모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의"를 보고 요점을 정리한 글 입니다. Deep Learning(딥 러닝)의 시작인류의 궁극적 목표 중 하나는 우리를 대신해서 골치 아픈 일을 생각해 주는 기계를 만드는 것 일것입니다. 이러한 목표를 이루기 위해서 사람들은 인간의 뇌에 대하여 연구를 하게 되었고 연구해본 결과 인간의 뇌가 굉장히 복잡하게 연결되어 있다는 사실에 놀랐고 이것과 반대로 뇌에서의 가장 작은 단위인 뉴런이 굉장히 단순하게 동작된다는 것에 놀라게 되었습니다. 뉴런은 어떠한 입력 신호를 받아서 다른 뉴런으로 보내주거나 어떠한 반응을 일으킵니다. 뉴런은 달려있는 여러개의 돌기로부터 신호를 받아들이는데 이 돌기들의 길이에 따라 입력받는 신호의 양..

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• · 2024. 6. 27.
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