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1.3 신경망의 세 가지 출력 유형과 회귀 분석 문제들이 여러 종류가 있다. 회귀 분석 regression 어떤 값을 예측,추정하는 문제 하나의 특징값을 숫자로 추정 입력 정보로부터 미지의 값을 직접 추정 이진 판단 예/아니오 가운데 한 쪽을 선택 입력 정보로부터 ‘예’의 확률 추정해 후처리 선택 분류 classification 몇 가지 후보 항목 중 하나를 선택 입력 정보로부터 후보간 확률 분포 추정해 후처리

데이터를 한 번에 여러개를 넣고 계산하겠다. → 행렬로 구성 텐서를 통해 연산을 하다 보면 행렬 같은 것들을 병렬로 한 번에 처리할 수 있는 효율적인 구조가 된다. 그래서 입력을 여러개를 한 번에 넣어서 처리를 할 수 있다. 미니배치로 처리 속도 향상을 위해 여러 데이터를 한 번에 처리함. 텐서 다차원 숫자 배열 정도로 이해해도 무방 스칼라(값이 하나),벡터, 행렬: 각각 0차원, 1차원, 2차원 텐서..n차원 텐서 텐서 연산 파이썬의 numpy라이브러리 등이 효율적 지원 반복문 사용보다 파이썬 인터프리터의 텐서 연산이 훨씬 빠름 병렬 수치 연산 자원용 GPU사용시 속도 차이 더욱 커짐 미니배치 여러 데이터를 한꺼번에 처리 반복처리대신 텐서 연산 활용할 수 있어 처리 속도 향상 학습에서 특정 데이터 영향..

1.1 단층 퍼셉트론 신경망 구조 단층퍼셉트론 가장 기본적인 신경망 구조 일련의 퍼셉트론을 한 줄로 배치 입력 벡터 하나로부터 출력 벡터 하나를 단번에 생성 입출력 패턴 입력벡터: x = (x1,x2,x3,x4) 출력벡터: y = (y1,y2,y3) 문제의 내용에 따라 크기가 결정됨 퍼셉트론 열 P1,P2,P3 출력 벡터 크기만큼의 퍼셉트론 배치 가중치 weight 입력 벡터와 퍼셉트론 사이의 완전 연결 [입력벡터크기, 퍼셉트론개수] 형태의 행렬 입력 값에 가중치의 값을 곱한 값들의 합이 출력 노드의 값으로 출력됨. weight를 수정해 나가는 과정이 학습 과정. 어떤 입력 값을 주었을 때 웨이트 값에 따라서 출력이 결정되는 구조. 편향 bias 퍼셉트론 별로 가산되는 스칼라 값 [퍼셉트론 개수] 형태의..