인공신경망(비교)

r11 vs r12
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인공신경망에 대한 기초적인 이론을 설명한 영상이다. 엥간한 대학교 교수보다 설명을 더 잘한다.
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기본적인 인공신경망은 다음과 같은 구성요소로 이루어져 있다.
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* 퍼셉트론: 입력 데이터에 대해 선형적인 연산을 수행하는 모듈이라고 이해하는 것이 좋다. 예를들어 n차원 벡터로 이루어진 입력 데이터 [math(x = [x_1, x_2, ... , x_n])]가 입력받아 퍼셉트론이 보유하고 있는 고유한 값[* 가중치 그리고 바이어스라고 부른다. 둘을 묶어 파라미터라고 부른다.]을 이용해서 다음과 같은 연산을 수행해서 값을 출력하는 기능을 수행한다.
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* 퍼셉트론: 입력 데이터에 대해 선형적인 연산을 수행하는 모듈이라고 이해하는 것이 좋다. 예를들어 n차원 벡터로 이루어진 입력 데이터 [math(x = [x_1, x_2, ... , x_n])]가 입력될때, 퍼셉트론이 보유하고 있는 고유한 값[* 가중치 그리고 바이어스라고 부른다. 둘을 묶어 파라미터라고 부른다.]을 이용해서 다음과 같은 연산을 수행해서 값을 출력하는 기능을 수행한다.
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>[math(y = \displaystyle\sum_{k=1}^{n}{w_k x_k}+b)]
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만일 출력의 형태 역시 다차원 벡터라면 가중치는 행렬이 되고 식은 다음과 같은 행렬 연산으로 확장된다.
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>[math(\mathbf{y} = \mathbf{W} \mathbf{x} + \mathbf{b})]
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