Activation Function
신경망에서 출력값의 비선형성을 결정해주는 함수에요. 이 함수를 통해 모델이 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 돼요. 다양한 종류가 존재하며, ReLU, Sigmoid, Tanh 등이 대표적이에요.
Deep Learning
심층 학습
6개 레벨
인공지능의 한 분야로, 데이터에서 패턴을 학습해 예측하거나 의사결정을 내리는 기술이에요. 특히, 신경망을 활용해 복잡한 문제를 해결하는 데 강점을 가지고 있어요. 다양한 산업에서 혁신을 이끌고 있는 중요한 기술이에요.
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6개 레벨
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Backpropagation
인공 신경망에서 오차를 줄이기 위해 가중치를 조정하는 과정이에요. 입력값에서 출력값까지의 경로를 따라 변화율을 계산해요. 이 정보를 바탕으로 가중치를 업데이트하여 성능을 향상시켜요.
Loss Function
모델의 예측값과 실제값 간의 차이를 측정해요. 이 값을 최소화하는 것이 모델 학습의 목표에요. 다양한 종류의 손실 함수가 활용돼요.
Neural Networks
인공 신경망의 한 형태로, 데이터에서 패턴을 학습하는 기능이 있어요. 여러 층으로 구성되어 복잡한 관계를 모델링할 수 있어요. 주로 이미지, 음성, 자연어 처리 분야에서 활용되고 있어요.
Sequence-to-sequence Learning
입력 시퀀스를 고정된 크기의 벡터로 변환한 후, 이를 기반으로 출력 시퀀스를 생성하는 방식이에요. 이 과정은 주로 자연어 처리나 기계 번역에 사용되며, 인코더와 디코더로 구성돼요. 모델은 훈련을 통해 입력과 출력 간의 관계를 학습하게 되죠.
관련주제 (3)
- Deep Learning Framework딥러닝 프레임워크는 인공지능 모델을 쉽게 구성하고 학습시키는 도구에요. 사용자는 복잡한 수학적 계산을 간편하게 처리할 수 있어요. 다양한 라이브러리와 기능을 제공하여 연구와 개발에 도움을 줘요.
- Deep Learning Optimization Library딥러닝 모델 학습을 최적화하는 도구 모음입니다. 성능 향상과 자원 절약을 목표로 합니다.
- Deep Learning Training Techniques딥러닝은 대량의 데이터를 활용해 모델을 학습하는 과정이에요. 이를 위해 다양한 기법과 알고리즘이 사용되며, 이는 모델의 성능을 높이기 위해 필수적이에요. 효과적인 학습을 위해 하이퍼파라미터 조정과 정규화 기법이 중요하답니다.
