순환신경망3 딥러닝(Deep Learning) (2) - 자기부호화기(autoencoder) 및 LSTM(Long Short-Term Memory) (앞 편의 합성곱 신경망에 이어서 공부합니다.) 3. 자기 부호화기(autoencoder) 자기 부호화기(autoencoder)는 3층 구조의 계층형 신경망입니다. 자기 부호화기(autoencoder)는 입력층과 출력층에 같은 수의 인공 뉴런이 있고, 은닉층에는 입출력층의 인공 뉴런보다 적은 수의 인공뉴런을 배치한 형태입니다. (그림 2) 자기 부호화기(autoencoder)는 원래 비지도학습(unsupervised learning)으로 차원 축소(dimensionality reduction)가 목적인 계층형 신경망입니다. 그 의미를 살펴보면 다음과 같습니다. 자기 부호화기에 넣은 학습 데이터는 입력층의 신경망 개수가 같은 차수의 벡터입니다. 자기 부호화기에서는 특정 학습 데이터에 대응하는 데이터와 일치.. 2023. 5. 24. 인공지능(AI)과 인공 신경망(Artificial Neural Network) (3) 2023.05.21 - [인공지능(AI; Artificial Intelligence)] - 인공지능(AI)과 인공 신경망(Artificial Neural Network) (2) 5. 순환 신경망(Recurrent Neural Network; RNN) 앞에서 보았듯이 계층형 신경망은 입력에서 출력으로 한 방향으로만 계산하는 신경망입니다. 이에 반해 순환 신경망(recurrent neural network)은 출력으로 향하는 신호가 입력 쪽에 피드백되는 구조를 가진 신경망입니다. (아래 그림은 순환 신경망 구조의 예입니다) 지금까지 공부해 온 단순한 계층형의 신경망과는 달리 데이터의 전달 경로가 출력에서 입력 방향으로 향하는 구조의 신경망을 일반적으로 순환 신경망(Recurrent Neural NetworK.. 2023. 5. 22. 인공지능(AI)과 인공 신경망(Artificial Neural Network) (2) 2023.05.19 - [인공지능(AI; Artificial Intelligence)] - 인공지능(AI)과 인공 신경망(Artificial Neural Network) (1) (인공 신경망은 하드웨어로 구현될 수도 있으나, 주로 컴퓨터 소프트웨어로 구현됩니다. 인공 신경망은 기초 컴퓨팅 단위인 뉴런 여러 개가 가중된 링크(weighted link)로 연결된 형태입니다. 가중된 링크(weighted link)는 주어진 환경에 적응할 수 있도록 가중치를 조정할 수 있습니다.) 인공 신경망은 초기 퍼셉트론을 시작으로 순환 신경망(RNN: Recurrent Neural Network), 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network), 자기 조직화지도 (SOM: Self-Organ.. 2023. 5. 21. 이전 1 다음 728x90
