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▶딥러닝 역전파(Backpropagation) 1) 순전파(Forward propation) 순전파(forward propation)은 뉴럴 네트워크 모델의 입력층부터 출력층까지 순서대로 변수들을 계산하고 저장하는 것을 의미합니다. 입력받은 데이터를 각 가중치에 곱하여 출력을 뽑아내는 과정이라고 볼 수 있겠습니다. 2) 역전파(Back propagation) 역전파는 틀린 예측을 바로 잡기 위해 파라미터를 순차적으로 수정해 나가는 학습 알고리즘입니다. 역전파(back propagation)는 뉴럴 네트워크의 파라미터들에 대한 그래디언트(gradient)를 계산하는 방법을 의미합니다. 일반적으로 역전파(back propagation)은 뉴럴 네트워크의 각 층과 관련된 목적 함수(objective funct..

▶딥러닝의 이해 딥러닝은 인공 신경망(Artificial Neural Network)의 한 종류입니다. 그러면 먼저 인공 신경망에 대해 알아봐야겠습니다. 인공신경망은 인간의 두뇌를 구성하는 신경세포 즉, 뉴런(Neuron)의 형태 및 동작 원리를 모방하여 만든 모델입니다. 수학적으로 보면 입력은 가중치(W)와 곱해져 출력층에 연결되고, 출력층은 입력층으로 부터 들어오는 신호를 모두 더해서 내보내는 형태를 나타내고 있습니다. ▷퍼셉트론(Perceptron) 퍼셉트론은 신경망(딥러닝)의 기원이 되는 알고리즘입니다. 퍼셉트론은 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력합니다. x1과 x2는 입력 신호, y는 출력 신호, w1과 w2는 가중치를 뜻합니다. 여기서 가중치는 각 신호가 결과에 주는 영향력을 조..