반응형 케라스3 [혼공머신] 07-2 | 심층신경망 https://youtu.be/JskWW5MlzOg?si=VD_9QVEK3KrpU20L 키워드심층 신경망심층 신경망은 2개 이상의 층을 포함한 신경망입니다. 종종 다층 인공 신경망, 심층 신경망, 딥러닝을 같은 의미로 사용합니다.렐루 함수렐루 함수는 이미지 분류 모델의 은닉층에 많이 사용하는 활성화 함수입니다. 시그모이드 함수는 층이 많을수록 활성화 함수의 양쪽 끝에서 변화가 작기 때문에 학습이 어려워집니다. 렐루 함수는 이런 문제가 없으며 계산도 간단합니다.옵티마이저옵티마이저는 신경망의 가중치와 절편을 학습하기 위한 알고리즘 또는 방법을 말합니다. 케라스에는 다양한 경사 하강법 알고리즘이 구현되어 있습니다. 대표적으로 SGD, 네스테로프 모멘텀, RMSprop, Adam 등이 있습니다. 핵심 패.. 2024. 11. 22. [혼공머신] 07-1 | 인공신경망 https://youtu.be/ZiP9erf5Fo0?si=GdjYvbKcXo7UxqIB 키워드인공 신경망인공 신경망은 생물학적 뉴런에서 영감을 받아 만든 머신러닝 알고리즘입니다. 이름이 신경망이지만 실제 우리 뇌를 리모델링한 것은 아닙니다. 신경망은 기존의 머신러닝 알고리즘으로 다루기 어려웠던 이미지, 음성, 텍스트 분야에서 뛰어난 성능을 발휘하면서 크게 주목받고 있습니다. 인공 신경망 알고리즘을 종종 딥러닝이라고도 부릅니다.텐서플로텐서플로는 구글이 만든 딥러닝 라이브러리로 매우 인기가 높습니다. CPU와 GPU를 사용해 인공 신경망 모델을 효율적으로 훈련하며, 모델 구축과 서비스에 필요한 다양한 도구를 제공합니다. 텐서플로 2.0부터는 신경망 모델을 빠르게 구성할 수 있는 케라스를 핵심 API로 .. 2024. 11. 15. [딥러닝] 텐서플로 케라스란? / TensorFlow Keras 텐서플로 케라스(TensorFlow Keras)는 딥러닝 모델을 설계하고 훈련시키기 위한 고수준의 API로, 텐서플로의 일부입니다. Keras는 사용자 친화적이고 모듈화가 잘 되어 있으며 확장 가능하다는 특징을 가지고 있어, 초보자부터 전문가까지 다양한 수준의 사용자들이 이용할 수 있습니다. 여기서는 텐서플로 케라스의 주요 개념과 구성 요소를 살펴보겠습니다. 핵심 구성 요소1. 모델Keras에서는 Sequential 모델과 함수형 API를 통해 모델을 구성할 수 있습니다. Sequential 모델은 층을 순서대로 쌓아 만드는 가장 간단한 형태의 모델이며, 함수형 API는 입력과 출력이 여러 개이거나 모델 구조가 복잡한 경우에 사용합니다.2. 층(Layers)Keras에서는 다양한 내장 층을 제공합니다. .. 2024. 11. 14. 이전 1 다음 반응형
