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서론 역전파 알고리즘(backpropagation)은 인공신경망 학습의 핵심 기술로, 출력층에서 계산된 오차를 신경망의 각 층을 거슬러 올라가며 전파하여 가중치를 업데이트하는 방법입니다. 이는 1986년 제프리 힌튼과 그의 동료들에 의해 널리 알려졌으며, 신경망의 성능을 극적으로 향상하는 데 기여했습니다. 역전파 알고리즘은 오차 역전파법이라고도 불리며, 네트워크의 출력값과 목푯값 사이의 오차를 최소화하기 위해 각 뉴런의 가중치를 조정합니다. 이를 통해 신경망은 데이터로부터 효과적으로 학습하고 예측 능력을 향상할 수 있습니다.역전파 알고리즘의 동작 원리역전파 알고리즘은 순전파(forward propagation)와 역전파(backward propagation) 두 단계로 나눌 수 있습니다. 순전파 단계에서..

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컨볼루션 신경망의 개요 컨볼루션 신경망(CNN)은 이미지 처리 및 패턴 인식에 특화된 신경망 구조입니다. 이는 생물학적 뇌의 시각 피질 작동 방식에서 영감을 받아 설계되었습니다. 주로 이미지 인식, 객체 감지, 분할 등의 작업에서 탁월한 성능을 발휘하며, 최근에는 자연어 처리에서도 사용되고 있습니다. 컨볼루션 신경망의 기본 구조컨볼루션 신경망은 주로 컨볼루션 레이어(convolutional layer), 풀링 레이어(pooling layer), 완전 연결 레이어(fully connected layer) 등으로 구성됩니다. 각 레이어는 입력 데이터를 특정 방식으로 변환하고 추상화하여 최종 출력을 생성합니다. 컨볼루션 레이어는 주로 이미지의 지역적 패턴을 인식하며, 풀링 레이어는 공간 차원을 줄이는 등의 역..

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딥러닝 프레임워크란?딥러닝 프레임워크는 인공지능 모델, 특히 딥러닝 모델을 개발하고 학습시키기 위한 도구와 라이브러리를 제공하는 소프트웨어 플랫폼입니다. 이 프레임워크는 복잡한 수학적 연산과 모델 구조 설계를 쉽게 구현할 수 있게 도와주며, 모델의 학습, 평가, 배포까지의 모든 과정을 지원합니다. 대표적인 딥러닝 프레임워크로는 TensorFlow와 PyTorch가 있습니다. 두 프레임워크 모두 다양한 딥러닝 모델을 구축하고 학습시키는 데 널리 사용되며, 각기 다른 장점과 특징을 가지고 있습니다. TensorFlow란?TensorFlow는 구글 브레인 팀이 개발한 오픈 소스 딥러닝 프레임워크로, 2015년에 처음 공개되었습니다. TensorFlow는 대규모 분산 학습과 다양한 플랫폼 지원을 목표로 설계되었..

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서론신경망의 구조는 인간의 두뇌에서 영감을 받은 컴퓨팅 시스템으로, 뉴런(neuron)이라 불리는 단위로 구성됩니다. 각 뉴런은 입력값을 받아들이고 이를 가중치(weight)와 함께 계산하여 출력값을 생성합니다. 신경망은 입력층(input layer), 은닉층(hidden layer), 출력층(output layer)으로 이루어져 있으며, 층(layer)마다 다수의 뉴런이 존재합니다. 입력층은 외부 데이터를 받아들이는 역할을 하며, 은닉층은 입력 데이터를 처리하고 패턴을 학습하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 출력층은 최종 결과를 산출합니다. 신경망의 각 층은 이전 층의 출력값을 입력값으로 받아들여 계산을 이어가는 방식으로 작동합니다. 뉴런과 활성화 함수각 뉴런은 여러 입력값을 받아들이고, 이 값들을 가중..