728x90 반응형 SMALL 다층 퍼셉트론4 [Deep Learning] 방사형 기저 함수 신경망 (Radial Basis Function Network) 방사형 기저 함수 (Radial Basis Function) RBF (방사형 기저 함수)는 값이 원점 또는 특정 지점으로부터의 거리에 따라 달라지는 실수 값 함수이다. 신경망에서 활성화 함수 역할을 하는 기계 학습을 포함하여 다양한 분야에서 널리 사용된다. RBF 활성화 함수는 데이터를 선형적으로 분리할 수 없는 문제에 특히 유용하다. 입력 공간을 데이터가 선형적으로 분리 가능한 고차원 공간으로 매핑할 수 있으므로 복잡한 분류 문제에 대한 강력한 도구가 된다. 방사형 기저 함수 신경망 (Radial Basis Function Network) 방사 신경망은 왕립신호 및 레이더 연구소의 연구원인 브룸헤드 (Broomhead)와 로우 (Lowe)에 의해 1988년 논문에서 처음 공식화되었다. 방사 신경망은 다.. 2023. 7. 17. [ANN] 다층 퍼셉트론 (Multi-Layer Perceptron) (2) 역전파 (Backpropagation) 오차를 하나의 계층에서 직전 계층으로, 즉 역으로 전파하는데 가중치를 이용한다. 오차 𝑒1은 나뉘어 전달될 때, 작은 가중치를 가지는 연결 노드보다 큰 가중치를 가지는 연결 노드에 더 많이 전달한다. 다층 계층에서 오차 역전파 출력 계층의 연결된 노드들의 가중치를 업데이트한다. 𝑒𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 : 출력 계층의 오차 𝑊ℎ𝑜 : 은닉 계층에서 출력 계층을 연결하는 가중치 은닉 계층의 노드의 출력 값과 관련된 오차를 입력 계층과 은닉 계층을 연결하는 가중치를 업데이트한다. 𝑒ℎ𝑖𝑑𝑑𝑒𝑛 : 은닉 계층의 노드의 출력 값과 관련된 오차 𝑊𝑖ℎ : 입력 계층에서 은닉 계층을 연결하는 가중치 중간 계층 : 존재하는 노드들의 오차가 명백하지 않다. 이전 계층의 노드로부터 오는 n개.. 2022. 10. 11. [ANN] 다층 퍼셉트론 (Multi-Layer Perceptron) (1) 다층 퍼셉트론 (Multi-Layer Perceptron) 다층퍼셉트론은 입력층과 출력층 사이에 하나 이상의 중간층이 존재하는 신경망이다. 퍼셉트론 2개를 사용한 XOR 문제의 해결했다. 퍼셉트론 2개를 병렬로 결합하면, 원래 공간 𝐱=(𝑥1 , 𝑥2 )^T를 새로운 특징 공간 𝐳=(𝑧1 , 𝑧2 )^T로 변환한다. 그리고 새로운 특징 공간 𝐳에서는 선형 분리 가능하다. 퍼셉트론 1개를 순차 결합하고, 새로운 특징 공간 𝐳에서 선형 분리를 수행하는 퍼셉트론 ③을 순차 결합하면, (b)의 다층 퍼셉트론이 된다. 따라서, XOR 문제는 입력층과 출력층 사이에 은닉층을 두면 쉽게 풀 수 있다. 뉴런의 동작 모델화 뉴런을 여러 계층 (layer)에 걸쳐 위치시킨다. 각각의 뉴런은 직전 계층과 직후 계층에 있는 .. 2022. 10. 7. 10. 신경망 (Neural Network) 신경망 (Neural Network) 기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경망 (동물의 중추신경계중 특히 뇌)에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘이다. 신경세포를 흉내 내며 어느 정도 이하의 자극은 무시된다. 퍼셉트론 (Perceptron) 퍼셉트론 (perceptron)은 인공신경망의 한 종류로서, 1957년에 코넬 항공 연구소(Cornell Aeronautical Lab)의 프랑크 로젠블라트 (Frank Rosenblatt)에 의해 고안되었다. 다층 퍼셉트론 (Multilayer Perceptron) 다층 퍼셉트론은 입력층과 출력층 사이에 하나 이상의 중간층이 존재하는 신경망이다. 네트워크는 입력층, 은닉층, 출력층 방향으로 연결되어 있고, 각 층내의 연결과 출력층에서 입력층으로 직접적 연결이 없다.. 2021. 12. 15. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
