렐루 함수2 32번째 이야기 - 다중퍼셉트론, MLP, 합성곱 신경망, CNN, 다중퍼셉트론 단점 ● 다층 퍼셉트론(MLP)의 학습이 오차 역전파와 ReLU 활성화 함수의 도입으로 수월해지게 되면서 MLP를 활용한 다양한 실생활의 문제 해결 적용의 시도가 시작됩니다. ● 신경망으로 2차원의 이미지 분류를 하려는 작업 또한 그 시도들 안에 포함되어 있었습니다. 신경망으로 2차원의 이미지를 다루기 위해서는 신경망이 요구하는 형태로 전처리(변환)하는 과정이 필요합니다. ● 이를 이해하기 위해서는 컴퓨터가 어떻게 이미지를 인식하는지 살펴볼 필요가 있습니다. ● 보시는 바와 같이 여기 28*28 크기의 2차원 이미지가 있습니다. 자세히 보면 각 픽셀의 값은 0~255의 값을 가집니다(0은 검은색, 255는 흰색). ● MLP는 1행 n열의 1차원 행렬의 벡터만 입력받습니다. 아래 그림과 같이 4개의 행으로 이.. 2022. 11. 21. 27번째 이야기 - 연결주의, 인공신경망, 심층 신경망, 렐루 함수, RELU 활성화 함수 ● 하지만 연결주의의 아이디어는 너무나 멋지고 매력적입니다. 뭔가 언더독을 응원하는 심정과 비슷하다고나 할까요? ● 여러 개의 퍼셉트론을 갖춘 신경망을 만들 수만 있다면(..) 그렇습니다. ● 이것만 가능하다면 연결주의는 죽지 않고 살아날 거라는 확신을 가진 사람들이 있었습니다. ● 그중에서도 대표되는 사람이 데이비드 럼멜 하트입니다.. ● 럼멜하트는 1986년 본인의 저서에서 진정한 인간의 뇌를 닮은 기계가 되기 위해서는 병렬, 분산된 처리를 해야 함을 말했습니다. 즉, 지금으로치자면 인공신경망(딥러닝) 방식인 것이죠. ● 여러 개의 퍼셉트론을 여러 층으로 이은 형태인 다층 퍼셉트론은 병렬, 분산된 처리를 하면서 여러 개의 퍼셉트론을 갖춘 구조물이었습니다. 다층 퍼셉트론에는 입력층과 출력층 사이의 은닉.. 2022. 11. 4. 이전 1 다음
