📌 이 글은 권철민님의 딥러닝 CNN 완벽 가이드를 바탕으로 정리한 내용입니다. 목차 Sequential Model Sequential Model vs Functional API Functional API Functional API의 개요 연속적으로 이어지는 Function의 예 Functional API의 필요성 Keras Functional API 적용 Keras Functional API 사용 예 Sequential Model # Sequential Model을 이용하여 Keras 모델 생성 from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten from tensorflow.keras.models import Sequential INPUT_SIZE = 28 mod..

📌 이 글은 권철민님의 CNN 완벽 가이드를 바탕으로 정리한 내용입니다. 목차 Gradient Descent : weight 값을 없데이트 하면서 오류 값이 최소가 되는 weight 값을 구하는 방식 미분을 통해 Loss function(비용 함수)의 최솟값 찾기 Loss function(MSE)의 편미분 가중치(weight), 절편(bias) 업데이트 퍼셉트론 기반 선형회귀에서 Gradient Descent 적용하기 Gradient Descent(경사하강법) - 비용 최소화 하기 딥러닝의 목표인 최적의 w값은 Gradient Descent(경사하강법)으로 찾는다. 경사하강법은 점진적으로 하강할 수 있는 방향성으로, 반복적으로 계산하게 되면, 그때 오류 값이 최솟값이 되는 W 값을 구하는 방식이다. 아무..

📌 이 글은 권철민님의 CNN 완벽 가이드를 바탕으로 정리한 내용입니다. 목차 Regression : 여러개의 독립변수와 한개의 종속변수 간의 상관관계를 모델링하는 기법 단순선형회귀를 통한 회귀의 이해 RSS 기반의 회귀 오류 측정 MSE : 선형회귀의 비용 함수 Regression(회귀) Regression은 여러 개의 독립변수와 한 개의 종속변수 간의 상관관계를 모델링하는 기법을 통칭한다. 아파트 가격이 형성되는 원리는 방의 개수, 크기, 학군, 역세권 등등이 있다. 이러한 여러개의 독립변수들을 고려해서 아파트 가격이 형성된다. 아파트 가격에 대한 식은 아래와 같이 나타낼 수 있다. 여기서 W(weight) 들은 독립변수 값에 영향을 미치는 Regression coefficients(회귀 계수)이다...

📌 이 글은 권철민 님의 딥러닝 CNN 완벽가이드를 바탕으로 작성한 포스팅입니다. 목차 퍼셉트론 개요 퍼셉트론의 학습 : 예측값과 실제값의 차이가 최소가 되는 weight값을 찾는 과정 퍼셉트론의 학습 예시 퍼셉트론의 학습 메커니즘 퍼셉트론 개요 퍼셉트론이란 것은 가장 단순한 형태의 신경망이다. 우리 몸에 가지고 있는 신경계를 본떠서 만들었다. 자극을 받아서 신경계를 따라 호르몬을 분비하는 것과 똑같은 원리이다. 입력이 들어오면 그에 맞는 출력을 낸다. 오른쪽 그림의 신경계를 예를 들어 설명하자면 자극(입력 피쳐들)과 자극의 중첩(가중치가 곱해진 값)이 미엘린 수초들(activation function)을 통과해서 역치(일정 임계치 값)를 넘어가면 1로 나오고, 역치(임계점) 아래라면 0으로 출력이 된다..