Neural Network2 [인공지능개론] Neural Networks② XOR 혹은 XNOR problem은 선형 모델로 즉, Single-Layer Perceptron(SLP)으로는 해결할 수 없다. 이를 해결하기 위해서 Multi-Layer Perceptron(MLP)를 도입해야 한다. SLP에서는 hidden layer가 없었다면, MLP에서는 hidden layers(latent layers)가 존재하며 hidden layer의 수가 neural network의 복잡도를 결정한다. 이를 deep neural network 라고도 한다.Multi-Layer Perceptron: Hidden Layer가 있는 모델Simple Example: XNOR, XOR ProblemXNOR Problem:$y=$($x_1$ AND $x_2$) OR ((NOT $x_1$) AND .. 2024. 5. 8. [인공지능개론] Neural Networks① Neural Networks는 스스로 학습하는 인간의 뇌를 모방한 알고리즘이다. 시스템에는 입력과 출력이 존재한다. 인간의 뇌는 입력을 받아 이웃하는 뉴런으로부터의 가중치를 곱하여 합하는 weighted sum을 하여 전달하고 threshold와 비교하여 그보다 크면 1 아니면 0의 step function으로 전달하는 시스템과 닮아있다. Dendrites : input for signalsAxon : output (signal transmission)Synapse : determine weight of the signal from the axon (어느정도의 강도로 전달)Soma : decide on whether to transmit signals to other neurons (전달 여부 결정)기본.. 2024. 5. 7. 이전 1 다음