[시즌1].Lecture 12 - Recurrent Neural Network_NN의 꽃 RNN 이야기

* 이 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 무료 동영상 강좌 "모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의"를 보고 요점을 정리한 글 입니다. Recurrent Neural Network(RNN)우리가 사용하는 데이터에는 Sequence Data(순차적 데이터)가 굉장히 많습니다. Sequence Data란 하나의 데이터가 아니라 음성, 문장과 같은 연속적인 데이터를 의미합니다. 기본적인 Neural Network나 Convolutional Neural Network 같은 경우에는 1개의 입력이 1개의 출력으로 반환되는 형태이기 때문에 Sequence Data 같은 Series Data를 적용하기에는 어려움이 있습니다. 이전 State의 값이 현재 State의 값에 영향을 끼치는 Sequence Data를 사용하기 ..

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• · 2024. 7. 8.
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[시즌1].Lecture 10_4 - Neural Network 2: ReLU and 초기값 정하기_레고처럼 Network 모듈을 마음껏 쌓아 보자

* 이 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 무료 동영상 강좌 "모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의"를 보고 요점을 정리한 글 입니다. 다양한 형태의 Neural Network 위의 사진에서 볼 수 있듯이 Neural Network는 마치 레고처럼 생각한대로 만들 수가 있습니다. Neural Network 중간에 Layer를 나누는 것도 가능하고, 여러개의 Layer를 1개로 합치는 것도 가능합니다. 이런 다양한 모양의 Neural Network는 상상력에 의해서 얼마든지 새로운 모양이 나올 수 있습니다. 현재 상태를 분석하는데 이전 상태의 결과를 포함하는 모델인 Recurrent Neural Network 또한 이런 상상력에 의해서 발견되었다고 말할 수 있습니다.

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• · 2024. 7. 4.
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