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Download .NET Core 3.1 Runtime

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CNN(Convolutional Neural Network)

CNN(Convolutional Neural Network) · ≒ 컨볼루션 신경망 ≒ 합성곱 신경망 · 일반 신경망으로 이미지를 분류할 때 물체의 방향과 장소에 따라 인식의 문제가 나타나게 되는데 반해 우리 뇌 속 시각 피질의 신경 세포들은 물체의 방향과 장소가 바뀌어도 별 문제없이 인식할 수 있습니다. 이러한 신경생물학적 관찰이 컨볼루션 신경망 구조 설계에 동기를 부여하게 되었습니다. · 컨볼루션 신경망은 물체의 위치와 방향에 관계없이 물체의 고유한 특징을 학습할 수 있습니다. · 다층 신경망의 한 종류입니다. · 역전파 알고리즘을 사용하여 학습합니다. · 이미지의 픽셀값으로부터 직접 시각 패턴을 학습할 수 있습니다. · 최소한의 전처리(preprocess)를 사용하도록 설계된 다계층 퍼셉트론(mul..

데이터 정규화(normalization)

데이터 정규화(normalization) · 데이터 정규화를 통해 노이즈를 제거하여 줄여줍니다. · 숫자 값을 지정된 범위로 다시 조정하는 방법입니다. · 데이터의 폭이 클 때 적절한 값으로 분산의 정도를 바꾸는 과정입니다. 정규화 방법 항목 설명 최소-최대 정규화 · 0~1 사이에서 데이터를 선형적인 범위로 변환합니다. · 최소 0, 최대 1로 조정 Z점수 정규화 · 평균 및 표준편차를 기반으로 조정합니다. · 데이터와 평균의 차이를 표준편차로 나눠줍니다. 소수점 배열 · 특성 값의 소수점을 이동하여 데이터 크기를 조정합니다.

가상융합기술 XR 특징 구분 특징 실감 현실 수준으로 몰입감 극대화 지식 인간지식의 확장 효과적 의사결정 지원 생산성 증대 경험 시·공간 한계 해소 경제주체 경험 확장

Perceptron · ≒ 퍼셉트론 · ≒ 단층신경망 · 신경망을 이루는 가장 중요한 기본 단위 · 입력 값과 활성화 함수를 사용해 출력 값을 다음으로 넘기는 가장 작은 신경망 단위입니다. · 1957년에 Rosenbaltt(로젠블라트)가 "Perceptron"이라는 개념을 발표하였습니다. · 발표 당시, 뉴런의 활성함수(activation function)로 "step function"을 사용했기 때문에 지금처럼 "sigmoid function"을 사용하는 신경망에 비해 제약이 존재합니다. · 하지만 입력의 중요도에 따라 출력이 결정이 되는 수학적 모델로서 의미가 있습니다. 여기서 입력의 중요도는 가중치에 따라 결정된다는 개념이 도입이 되었습니다. https://en.wikipedia.org/wiki/..