Haru's 개발 블로그

피드 포워드 신경망(Feed-Forward Neural Network,FFNN) 위 그림의 다층 퍼셉트론(MLP)과 같이 오직 입력층에서 출력층 방향으로 연산이 전개되는 신경망을 피드 포워드 신경망(Feed-Forward Neural Network, FFNN)이라고 합니다. 위의 그림은 FFNN에 속하지 않는 RNN이라는 신경망을 보여줍니다. 이 신경망은 은닉층의 출력값을 출력층으로도 값을 보내지만, 동시에 은닉층의 출력값이 다시 은닉층의 입력으로 사용됩니다. 전결합층(Fully-connected layer,FC,Dense layer) 다층 퍼셉트론은 은닉층과 출력층에 있는 모든 뉴런은 바로 이전 층의 모든 뉴런과 연결돼 있었습니다. 그와 같이 어떤 층의 모든 뉴런이 이전 층의 모든 뉴런과 연결돼 있는 ..

인공 신경망은 수많은 머신러닝 기법 중 하나입니다. 다만, 최근 인공 신경망을 복잡하게 쌓아올린 다른 머신러닝보다 뛰어난 성능을 보여 주고 있어서 따로 분리 해야된다라는 말이 많습니다. 딥 러닝을 이해하기 위해서는 우선 인공 신경망에 대한 이해가 필요한데, 여기서는 초기의 인공 신경망인 퍼셉트론(Perceptron)에 대해서 이해가 필요합니다. 퍼셉트론(Perceptron) 퍼셉트론(Perceptron)은 1957년에 제안한 초기 형태의 인공 신경망으로 다수의 입력으로부터 하나의 결과를 내보내는 알고리즘입니다. 퍼셉트론은 실제 뇌를 구성하는 신경 세포 뉴런의 동작과 유사하고 뉴런은 가지돌기에서 신호를 받아들이고, 이 신호가 일정치 이상의 크기를 가지면 축삭돌기를 통해서 신호를 전달합니다. 아래는 다수의 ..