Deep learning3 머신러닝(Machine Learning) 14장 - 딥러닝 weight 초기화의 중요성 - 머신러닝(Machine Learning) 14장- 딥러닝 weight 초기화의 중요성 - 처음 딥러닝을 학습시킬 때 임의의 Weight 값을 넣게 된다. Weight이라는 값은 학습에 의해 계속 값을 바꾸어 가며 Cost function이 가장 작은 값을 가지게 하는 weight 값을 나타나게 된다. 그런데 같은 구조의 딥러닝을 실행시켜도 weight 값의 초기 값에 따라 cost function의 값을 최소화시키는데 걸리는 시간과 데이터의 수가 다르게 나타날 수 있다. 다음의 모델들은 sigmoid와 ReLU의 함수를 사용한 각각의 데이터 모델을 나타내는데 ReLU의 경우 하나의 모델은 바로 cost function이 최소화 되는 과정을 가는 반면에 다른 모델은 더 많은 데이터가 들어가야만 최소화가 되.. 2017. 6. 1. 머신러닝(Machine Learning) 11장 - 딥러닝(Deep Learning) 기본 개념 - 머신러닝(Machine Learning) 11장- 딥러닝(Deep Learning) 기본 개념 - 머신러닝의 목표는 복잡한 문제에 대해 사람의 힘없이 컴퓨터 스스로 해결을 하는 방법을 만들어내는 것이다. 이러한 목표의 시작은 뇌에 대한 공부에서 시작이 된다. 컴퓨터가 스스로 문제를 해결하기 위해서는 사람과 비슷하게 학습과 계산, 사고를 할 수 있어야 한다. 따라서 이런 부분에서 가장 모방을 할 수 있는 것이 바로 인간의 뇌이다. 사람의 뇌는 매우 복잡한 연결되어 있어 다양한 연산, 사고 처리 등이 가능할 수 있게 되어 있다. 그런데 그에 비해 각각의 신경 세포인 뉴런은 매우 단순하게 작동하고 있었다. 특정 input signals에 대한 값이 거리에 따라 w의 값에 의해 곱해지게 되고 이들의 합과 bia.. 2017. 5. 29. 머신러닝(Machine Learning) 5장 - Logistic (Regression) Classification - 머신러닝(Machine Learning) 5장- Logistic (Regression) Classification - Logistic Classification은 Classification 알고리즘들 중에서 굉장히 정확도가 높은 알고리즘으로 알려져 있다. 따라서 실제 문제에도 바로 적용해볼 수 있을 정도로 좋은 알고리즘이다. 또한 머신러닝의 Neural Network과 Deep Learning의 중요한 요소로 작용하기 때문에 자세히 알아놓아야 한다. 이번 시간에는 Classification 중에서 Binary Classification으로 둘 중에 무엇에 속하는지를 판별하는 알고리즘을 생각할 것이다. 예를 들면 스팸 감시가 될 수 있다. 특정 메일이 왔을 때 그 메일이 스팸인지 아닌지에 대한 판별이 필요.. 2017. 5. 24. 이전 1 다음
