인공지능7 다층 퍼셉트론(MLP) XOR 진리표 해결방법 생각하기 다층 퍼셉트론에서 은닉층 퍼셉트론을 이용해서 XOR을 처리할때 2차원평면에서 처리하려고 하니 해결하지 못했습니다. 이제 이 2차원적인 것을 만약에 접는다고 생각하면? xor을 분리할 수 있게 되었습니다. 예시 그림 이런식으로 휘어지게 그려주면 분리할 수 있는데 퍼셉트론에서 이렇게 휘어지게 할수 있게 도와주는 것을 숨어있는 층 즉, **은닉층(hidden layer)**라고 합니다. 이런식으로 표현할 수 있습니다. 다층 퍼셉트론 설계 아까 위에 있는 그림에서 이것을 한번 도식화 시켜주겠습니다. 그러면 이런식으로 표현할 수 있습니다. 여기서 가운데 다층 퍼셉트론을 보면 은닉층에서 모인 값들이 한 번 더 시그모이드 함수를 이용해 최종값으로 결과를 보내는 것을 확인할 수 있습니다.. 2021. 4. 28. 퍼셉트론(Perceptron)이란 인공 신경망 신경망 인간의 뇌는 뉴런과 뉴런 사이에 시냅스라는 연결 부위가 있는데, 신경 말단에서 자극을 받으면 시냅스에서 화학 물질이 나와 전위 변화를 일으킵니다. 여기서 전위가 임계 값을 넘으면 다음 뉴런으로 신호를 전달하고, 임계 값에 미치지 못하면 아무것도 하지 않습니다. 이것은 로지스틱 회귀와 비슷합니다. 로지스틱 회귀 : 활성화 함수를 통해 일정한 수준을 넘으면 참, 그렇지 않으면 거짓을 내보내는 간단한 회로 퍼셉트론(perceptron) 여기서 인간의 뇌와 마찬가지로 상상속으로 뇌처럼 만든 것이 **인공 신경망(Artifical Neural Network)**연구인데, 여기서 뉴런과 뉴런 사이에 연결을 만들기도 하고 필요에 따라 위치를 바꾸는 것처럼, 여러 층의 퍼셉트론을 서로 연결시키고 복.. 2021. 4. 27. 004. AWS의 서비스들 AWS의 서비스들 아마존 웹서비스의 서비스들은 다양한데 이 중에서 대표적인 컴퓨팅, 스토리지 데이터베이서, 네트워크 그리고 최근 각광받는 빅데이터 분석, 인공지능 서비스 중심으로 살펴보겠습니다. 더 많은 AWS서비스와 타회사의 클라우드 서비스를 보려면 아래 링크로 가시길 바랍니다. https://hyun-am-coding.tistory.com/entry/4%EB%8C%80%ED%81%B4%EB%9D%BC%EC%9A%B0%EB%93%9CAWS-Amazon-Bluemix-IBM-Azure-MS-Google-Cloud-Platform-Google 4대클라우드(AWS-Amazon, IBM Cloud-IBM, Azure-MS, Google Cloud Platform-Google) 4대클라우드(AWS-Amazon,.. 2019. 10. 13. 000. 과거의 컴퓨팅과 현재 클라우드 컴퓨팅 컴퓨팅 환경의 진행과정 메인 프레임(1970~1980년대) 이때의 IT 환경은 '메인 프레임'이라는 초대형 컴퓨터를 중앙에 배치한 중앙 집중처리 구조를 사용하였습니다. 클라이언트들은 그냥 입출력만 담당하였습니다. 클라이언트 서버(1990년대) 클라이언트/서버의 등장으로 기업의 IT시스템 인프라에 급격한 변화를 몰고 왔습니다. 이 시기 수많은 정보 시스템이 새로 구축되었으며, 이는 IT 시장이 오늘날과 같이 폭발적으로 커지는 기반이 되었습니다. 웹 기반 네트워크 컴퓨팅(2000년대) 웹 브라우저를 통한 애플리케이션 처리로 분산 환경이 다시 한 번 서버 중심 중앙 컴퓨팅 환경으로 발전하게 됩니다. 이때 아마존, 구글, 페이스북 등 ICT 기업들이 급성장하게 되었습니다. 클라우드 컴퓨팅(2010년대) 현재는 .. 2019. 10. 12. 카카오치즈에 사용되는 Face Alignment라는 AI기술 카카오의 어플인 카카오치즈에서는 프로필 사진을 다양하게 꾸며줄 수 있는 기술을 사용하고 있습니다. 이때 사용하는 기술을 Face Alignment라는 기술을 사용합니다. Face Alignment란 얼굴 특징을 트래킹하는 AI학습 시스템 이라고 합니다. 우리말로 해석해 보자면 '얼굴 일치', '얼굴 정렬'이라고 설명할 수 있습니다. 이러한 기술을 사용한 예시는 수백만 얼굴 영상을 미리 학습해 둔 AI 시스템이 있는데, AI시스템은 수백만 얼굴에서 특징(feture)을 추출하고 이것을 학습 해 특징점의 위치를 예측합니다. 얼굴의 다양한 특징을 학습하는데 예를들면 이마의 너비와 길이, 미간의 거리, 코의 길이와 너비나 높이, 입술의 두께와 입꼬리의 각도 등 모든것이 분석 대상입니다. 그리고, 특히 AI의 학.. 2019. 5. 1. 진단 AI가 신장이식 거부반응 빠르게 찾아낸다 서울아산병원 김남국·고현정 교수팀, CNN 이용해 90% 정확도로 13분 만에 진단하는 AI 개발…전문의 추가 판독해 오류·소요 시간 최소화 기대 ※ 여기서 저는 CNN이라는 단어를 몰라서 한번 조사해 봤습니다. 영상과 음성에서 좋은 성능을 보이는 알고리즘입니다. 합성곱신경망 이라고도 하고, 전처리를 추가한 다층퍼셉트론의 한 종류입니다. 다시 말하자면 신경망에 기존의 필터기술을 병합하여 신경망이 2차원 영상을 잘 습득할 수 있도록 최적화 시킨 방법입니다. 이름에서 보이는것처럼 컨벌류션(합성곱) + 신경망 이라는 뜻입니다. 자세한 내용은 아래 기사에서 찾아 보시면 될 것 같습니다. http://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=13730 진단 AI가 신장이식 거부.. 2019. 4. 30. 이전 1 2 다음
