전체 글 (24) 썸네일형 리스트형 GAN : Generator와 Discriminator의 만남 GAN이라는 기술은 실제 이미지를 주고서 Discriminator에게 이미지가 진짜인지 판별하게 합니다. 그리고 가짜 이미지를 Generator를 통해서 생성해서 노이즈로부터 임의 이미지를 만들고 이것을 같은 Discriminator를 통해 실제 이미지인지 가짜 이미지인지 판별하도록 합니다. 즉 Generator는 최대한 상대방이 속도록 만드는 것이 목적이며 Discriminator은 최대한 실제이미지인것만을 실제로 판별하도록 노력하는 것입니다. 이 기법은 화가의 그림풍을 따라서 생성하거나 다양한 놀라운 결과등을 만들어냅니다. 1일차 - 소리 상쇄 실험 : 진동수별 파동 음원 파일 찾기 Dropout과 Essemble & Network Model : 더 효율적인 학습방법 우리는 항상 좀 더 나은 신경망, 좀 더 훈련이 잘된 인공지능 기법을 만들고자 한다. 그렇다면 신경망은 우리에게 보통 모든 노드들이 연결되어진 형태이다. 하지만 Dropout이라는 기술은 노드들을 꺼서 몇개의 노드들만 활성화된 상태로 훈련을 한다. 노드들을 끄는 확률은 조정할 수 있으며 몇개만 켜진 상태로 결과 값을 출력하게 한다. 이로써 조금 더 모든 노드들의 가중치가 최적화 될 수 있도록 만들 수 있다. 예를 들어 고양이인지 아닌지 판별하는 인공지능이 있다고 한다. 그랬을 때 판단하는 기준을 1번,2번,3번이라고 해보자. 1번 : 귀가 있는가 2번 : 눈이 있는가 3번 : 꼬리가 있는가 그리고 랜덤으로 1번,2번이 꺼진다고 해보자. 그리고 3번 노드만이 고양이인지 판별한다고 했을떄 이로써 조금더 최적.. Backpropagation : XOR 문제를 해결한 기술 XOR문제라는 것은 왜 발생했는가? 인공지능 기술이 개발되면서 선형 함수와 관련된 기술이 많이 발전했다. 하지만 XOR문제라는 선형함수라는 것을 이용해서 해결할 수 없는 문제가 생겼다. 선형함수의 예로는 Logistic Regression이 있다. Logistic Regression은 선형함수의 함수인데 이를 Multiple Logistic Regression을 통해서 XOR문제를 해결할 수 있었다. 하지만 Multiple Logistic Regression을 통해서 은닉층에 있는 모든 노드들의 가중치 조절에 대해서는 문제점이 해결되지 않았다. 이 문제를 해결하기 위해서 나온 기술이 바로 Backpropagation이다. Backpropagation은 한국말로는 "역전파"이다. 역전파라는 말은 우리에게 .. 삼각함수와 푸리에 급수 주기성,대칭성등을 보이는 함수이다. 정의는 단위원에서의 선들간의 관계를 나타낸 함수로써 단위원에서의 X좌표,y좌표, 기울기등을 나타낸 함수이다. 삼각함수의 궁극적 목적은 무엇인가? 각종 주기적 현상을 다룰 때 푸리에 급수의 형태로 등장한다 삼각함수는 직각 삼각형, 단위원, 복소 삼각함수에서 정의가 된다. 성질로는 주기성과 특별한 값을 갖는다는 것이다. 삼각함수는 미분될수도 적분될수도 있는 초월함수이며 삼각함수만의 특징인 덧셈정리가 있다. 그리고 삼각함수는 대칭성이라는 특징또한 있다. 그런데 삼각함수의 주기성을 이용해서 궁극적인 목적으로 이루어 낸 것은 바로 푸리에 급수이다. -푸리에 •푸리에는 주기함수를 삼각함수의 합을 통해서 나타낼 수 있을까라는 고민에서 시작을 했습니다. •그 이유는 삼각함수의 큰 특.. Image Classification Computer Vision에서는 휴블이 진행되었던 신경망 실험에서 나온 결과에 따라서 어떤 물체를 인식할 떄에는 Edge가 제일 중요하다. Edge가 주가 되어서 교차점 위주로 물체를 해석하는 알고리즘으로 만든다면 물체마다 다른 알고리즘을 적용하게 되어서 힘들다. 그리고 Image Classification에서는 다양한 변수들이 존재한다. 어떤 환경에서 배경색과 비슷하거나 숨겨져있거나, 큰 분류만이 아닌 세부적인 분류도 해야된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 CNN이라는 기술이 생긴 것이다. 2019년도 고2 9월 모의고사 수학 해설서 + 팁 작성 XOR 문제를 해결하기 위한 딥러닝(딥넷트웍) 일반적인 선형 함수이자 단일 퍼셉트론 구조에서는 XOR문제를 해결할 수 없다. 즉 , 정확도가 매우 떨어진다. 그리하여 비선형 구조이자 다중 퍼셉트론 구조를 사용하는 것이다. 다중 퍼셉트론 구조는 전에 소개한 3층 신경망과 같은 구조이다. 3층 신경망은 입력층, 은닉층, 출력층이 있고 각각 마다 가중치를 가진다. 그런데 딥러닝에서는 이 과정을 여러과정을 거쳐서 처리한다. 즉 입력값을 받아서 이것들을 여러 과정을 통해 처리한다. 그리고 딥러닝에서는 Back Propagation을 사용한다. Back Propagation은 전에 사용한 가중치를 기억하기 위한 기술인데, Tensorflow에서는 TensorBoard를 통해서 이 기술을 지원한다. Back Propagation을 통해서 3층 신경망에서의 복잡한.. 이전 1 2 3 다음
