전체 글152 2. 가우스 소거법 목차 Elementary Linear Algebra [Anton]을 참고하여 작성하였습니다. 사다리꼴(Echelon Forms) 연립일차방정식의 소개에서 연립일차방정식에 대한 첨가행렬을 간단히 하여 해 x=1, y=2, z=3을 얻었습니다. 이 행렬은 기약 행사다리꼴(reduced row echelon form)입니다. 기약 행사다리꼴(reduced row echelon form) 형태를 가지기 위해서는 다음 4가지 성질을 가져야 합니다. 0이 아닌 원소를 갖는 행에서 맨 처음 나오는 0이 아닌 수는 1이어야 합니다. (이것을 선도 1(leading 1)이라고 합니다.) 모든 원소가 0인 행이 있다면 그 행은 행렬의 맨 밑으로 내려가야 합니다. 영이 아닌 원소를 갖는 연속된 두 행은 밑에 있는 행의 선도.. 2023. 11. 26. 1. 연립일차방정식의 소개 목차 Elementary Linear Algebra [Anton]을 참고하여 작성하였습니다. 일차방정식(Linear Equation) 일차방정식(linear equation)은 모든 변수가 일차 곱으로만 나타나는 경우를 말합니다. 그중에 b=0인 경우를 동차 일차방정식(homogeneous linear equation)이라고 합니다. 연립일차방정식(Systems of Linear Equations) 모든 연립일차방정식은 해가 없거나 유일해를 갖거나 무수히 많은 해를 갖는 경우밖에 존재하지 않습니다. (n=2 일 경우) (n=3 일 경우) 첨가행렬(augmented matrix)과 기본 행연산 연립방정식을 행렬로 만들었을때 그 행렬을 첨가행렬(augmented matrix)라고 합니다. 첨가행렬을 기본 행.. 2023. 11. 26. 대표적인 Activation Function (Sigmoid, tanh, ReLU, Leaky ReLU, ELU, PReLU, Softplus, Swish) 목차 활성화 함수(Activation Function) 정의 활성화 함수(Activation Function)는 신경망에서 입력 신호의 결과에 비선형성을 추가해 변환하는 함수입니다. 활성화 함수는 신경망에 필수적인 비선형성을 추가해 주어서 신경망이 더 복잡한 문제를 풀 수 있게 해 줍니다. 활성화 함수가 비선형 함수여야 하는 이유 : https://comdon-ai.tistory.com/48 활성화 함수(Activation Function)이라고 말하는 이유는 특정 임계값을 넘어서는 신호를 받았을 때 활성화되어 신호를 전달하는 뇌의 뉴런처럼 신경망의 각 뉴런이 어떤 입력에 대해 활성화되어야 하는지를 결정하는 중요한 역할을 하기 때문에 활성화 함수라고 부릅니다. 활성화 함수(Activation Functi.. 2023. 11. 21. 신경망 기초 목차 신경망이란? 신경망(Neural Network)은 인공 지능과 기계 학습 분야에서 중요한 개념으로, 인간 뇌의 신경 세포(뉴런)의 동작을 모방하여 설계된 계산 모델입니다. 작동 방식: 신경망은 입력 데이터에 대해 일련의 계산을 수행합니다. 각 뉴런은 입력된 데이터에 대해 가중치를 곱하고, 편향(bias)을 더한 다음, 비선형 활성화 함수를 적용합니다. 이러한 과정을 통해 신경망은 입력 데이터의 특징을 학습합니다. 학습 과정: 신경망은 일반적으로 오류 역전파(Backpropagation)와 경사 하강법(Gradient Descent)을 사용하여 학습됩니다. 학습 과정에서는 신경망의 예측이 실제 값과 얼마나 차이가 있는지를 측정하고, 이 오차를 최소화하기 위해 네트워크의 가중치를 조정합니다. 신경망 종.. 2023. 11. 10. 이전 1 ··· 30 31 32 33 34 35 36 ··· 38 다음
