알고리즘3 [딥러닝] 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 공부 3-2 : MNIST 손글씨 숫자 인식 및 구현 이번에 소개할 내용은 MNIST 손글씨 숫자 인식 및 구현입니다. 1. MNIST 데이터셋이번 포스팅에서 사용할 데이터셋은 MNIST 손글씨 숫자 이미지 집합입니다. MNIST는 기계학습 분야에서 매우 유명한 데이터셋으로 간단한 실험부터 논문으로 발표되는 연구까지 다양하게 활용되고 있습니다. 이미지 인식 혹은 기계학습 논문에서 실험용 데이터로 자주 등장하는 걸 볼 수 있습니다. MNIST 데이터셋은 아래와 같이 0 ~ 9 까지의 숫자 이미지로 구성됩니다. TRAIN 이미지가 60,000장, TEST 이미지가 10,000장으로 구성되어 있습니다. 일반적으로 이 TRAIN 이미지들을 사용해 모델을 학습 후 학습 모델로 TEST 이미지를 얼마나 정확하게 분류하는 지를 평가합니다. MNIST 이미지 데이터는 2.. 2024. 2. 17. [딥러닝] 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 공부 3-1 : 신경망과 활성화 함수 이번에 소개할 내용은 단층 퍼셉트론의 한계를 해결한 인공신경망과 활성화함수에 대한 이야기입니다. 저번 포스팅 내용은 퍼셉트론의 한계 및 다중 퍼셉트론에 대해서였습니다.2024.01.24 - [Deep Learning] - [딥러닝] 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 공부 2-1 : 퍼셉트론의 한계 및 다중 퍼셉트론 [딥러닝] 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 공부 2-1 : 퍼셉트론의 한계 및 다중 퍼셉트론이번에 소개할 내용은 밑시딥 2장의 뒷부분 퍼셉트론의 한계와 다중 퍼셉트론이다. 저번 내용은 퍼셉트론의 개념, AND, NAND, OR 게이트를 설명했다. 1. 이 3가지 논리 회로를 구현할 수 있었지만 배dangingsu.tistory.com1. 퍼셉트론에서 신경망으로인공신경망이란?신경망은 그 이름에서 알 수 있듯.. 2024. 1. 31. [딥러닝] 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 공부 2-2 : 퍼셉트론의 한계 및 다중 퍼셉트론 이번에 소개할 내용은 밑시딥 2장의 뒷부분 퍼셉트론의 한계와 다중 퍼셉트론이다. 저번 내용은 퍼셉트론의 개념, AND, NAND, OR 게이트를 설명했다. 1. 이 3가지 논리 회로를 구현할 수 있었지만 배타적 논리합이라는 XOR 게이트를 만들 경우에는 한계가 발생한다.XOR 게이트의 진리표어느 한쪽이 1일 때만 1을 출력한다.x1 (입력값)x2 (입력값)y (출력값)000101011110 이를 직선 형태의 퍼셉트론으로 구현하는 것은 불가능하다.즉, 저 4개의 점을 1개의 직선만으로 구분하는 것이 불가능하다는 의미이다.그렇다면 어떻게 해야 할까?아래에서 알아보자이미지 출처 : https://velog.io/@skyepodium/%ED%8D%BC%EC%85%89%ED%8A%B8%EB%A1%A0%EC%9D.. 2024. 1. 24. 이전 1 다음
