Page 89 - 인공지능 수학 교과서

퍼셉트론에서 입력값을 보내는 단계를 입력층이라 하고, 값을 받아서 출력하는 단계를 ▶ 입력층(Input Layer)
▶ 출력층(Output Layer)
출력층이라 한다. 인공 신경망은 입력층과 출력층 사이에 은닉층이 존재한다. 은닉층
▶ 은닉층(Hidden Layer)
▶ 심층 신경망(DNN, Deep
이 2개 이상 되는 신경망을 심층 신경망이라 하고, 이를 이용해서 딥러닝을 수행한다.
Neural Network)
▶ 딥러닝(Deep Learning)
입력층 은닉층 출력층

고양이

새

개

딥러닝은 인간의 뇌의 신경망을 모방한 방법이다. 다수의 은닉층을 이용하여 입력된

이미지의 특징을 추출하고, 파악한 특징을 바탕으로 추론하여 출력층에서 이를 분류한
다. 그 결과 인공지능이 입력된 이미지가 개인지 고양이인지 구분하고 인지하게 된다.

예제 4

입력된 신호의 값이 x_1=1, x_2=0, x_3=1이고, 가중치가 w_1=2, w_2=1, w_3=3이다.
>
0] x 3g
함수 f(x)=* 일 때, 출력 신호 y의 값을 구해 보자.
#
1] x 3g
풀이

x_1w_1+x_2w_2+x_3w_3=1×2+0×1+1×3=5 이고 5>3이므로 f(5)=0 답 0

>
1] x 3g
문제 6 가중치가 w_1=0.5, w_2=3, w_3=2이고, 함수 f(x)=) 이다.
#
0] x 3g
입력된 신호의 값이 다음과 같을 때, 출력 신호 y의 값을 각각 구해 보자.
(1) x_1=0, x_2=0, x_3=1
(2) x_1=0, x_2=1, x_3=0
(3) x_1=1, x_2=1, x_3=0

 행렬 간의 해밍 거리란 무엇인가?
스스로
 MNIST 데이터 셋이란 무엇이며 어떤 용도를 갖고 있는가?
정리하기
 딥러닝은 이미지 자료를 어떻게 분류하는가?

1. 자료의 분류 87