딥러닝 1단계 <신경망은 무엇인가?>

<신경망은 무엇인가?>

https://www.edwith.org/deeplearningai1/lecture/34798/

[LECTURE] 신경망은 무엇인가? : edwith

- 딥러닝 = 신경망 학습

 

ex) 주택 가격 예측

- 6개의 주택 데이터

- 주택의 크기를 알고 있을 때, 주택의 가격을 예측할 수 있는 함수

- 선형회귀 알고 있는 경우라면, "아래처럼 직선을 그리자!"

- 주택 가격은 음수가 될 수 없다는 점 -> 0으로 끝나도록

- 주택 크기 대비 주택 가격 예측 함수

- Input : 주택의 크기(x)

- Output : 주택의 가격(y)

- 작은 원 노드 => 신경망에서의 하나의 뉴런이 됨 => 위 그래프의 함수를 구현하게 됨

- 뉴런 : 주택의 크기를 입력으로 받아서 선형 함수 계산, 결과값과 0 중 큰 값을 주택의 가격으로 예측

 

- ReLU 함수 (Rectified Linear Unit)

- rectify = 0과 결과값 중 큰 값을 취하라

 

- 원 노드 = 은닉 유닛

- 어떤 신경망의 만들고 싶든지 어떤 계산을 하고 싶든지 각 은닉 유닛은 4개의 입력을 다 받음

- 입력층(Input layer, x)과 중앙의 은닉 층은 조밀하게 연결

- 충분한 양의 x와 y를 훈련 예제로 준다면, 신경망이 x를 y로 연결하는 함수를 알아내는데 뛰어난 효과