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RNN 이 필요한 이유, 구조 및 특징 RNN(Recurrent Neural Network)은 시퀀스 데이터(sequence data)를 처리하는 데 특화된 신경망으로, 시계열 데이터, 자연어, 음성 등의 순차적인 정보를 다루는 데 사용됩니다. RNN이 필요한 이유와 구조, 그리고 특징에 대해 설명하겠습니다. 필요한 이유 시퀀스 데이터는 각 요소들 사이에 순서와 상관관계가 존재합니다. 일반적인 인공신경망(ANN)이나 컨볼루션 신경망(CNN)은 이러한 순차적인 정보를 처리하는 데 한계가 있습니다. RNN은 이런 시퀀스 데이터를 처리하기 위해 고안된 신경망으로, 각 시점(time step)의 입력과 이전 시점의 상태 정보를 함께 고려하여 출력을 생성합니다. 이를 통해 순차적인 패턴을 학습할 수 있습니다. 구조 RNN은 순환 연결(recurrent.. 2023. 5. 6.
다양한 CNN 모델의 특성 (ResNet, U-Net, ... etc ... ) 다양한 CNN 모델들은 특정 문제나 도메인에 적합한 성능을 내기 위해 고안되었습니다. 대표적인 CNN 모델들의 특성을 간략하게 소개하겠습니다. LeNet LeNet은 최초로 널리 알려진 CNN 구조 중 하나로, 손글씨 숫자 인식을 위해 개발되었습니다. 이 모델은 합성곱 층(Convolutional Layer), 풀링 층(Pooling Layer), 완전 연결 층(Fully Connected Layer)의 조합으로 구성되어 있습니다. AlexNet AlexNet은 2012년 ImageNet 대회에서 우승하며 딥러닝의 성능을 널리 알리게 된 모델입니다. LeNet과 비슷한 구조를 가지고 있지만, 더 깊고 넓은 네트워크와 ReLU 활성화 함수, 드롭아웃(Dropout) 등의 기법을 도입하였습니다. VGGNet.. 2023. 5. 6.
Optimization (최적화) 신경망 학습에서 최적화(Optimization)는 손실 함수(Loss Function)의 값을 최소화하는 매개변수를 찾는 과정입니다. 다양한 최적화 방법론은 이 과정을 효율적으로 수행하기 위한 방법들을 제시합니다. 대표적인 최적화 방법론은 다음과 같습니다. 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD) 확률적 경사 하강법은 가장 기본적인 최적화 방법론으로, 손실 함수의 기울기(Gradient)를 따라 매개변수를 업데이트하는 방식입니다. 전체 데이터를 사용하는 대신, 미니 배치(Mini-batch)라는 작은 데이터 조각을 사용하여 손실 함수의 기울기를 근사합니다. 이 방법은 계산 효율성을 높이고, 노이즈를 추가함으로써 지역 최솟값(Local Minima)에 빠지는 것을 방.. 2023. 5. 6.
Data Augmentation 의 기능과 방법 데이터 증강(Data Augmentation)은 기존의 학습 데이터를 변형하여 새로운 학습 데이터를 생성하는 과정입니다. 데이터 증강의 주요 목적은 학습 데이터의 다양성을 높여 모델의 일반화 성능을 향상시키고, 과적합(Overfitting)을 방지하는 데 있습니다. 데이터 증강의 방법은 데이터의 종류와 문제에 따라 다양합니다. 대표적인 데이터 증강 방법은 다음과 같습니다. 이미지 데이터 이미지 데이터의 경우, 다양한 기하학적 변환 및 왜곡을 통해 데이터를 증강할 수 있습니다. 회전(Rotation): 이미지를 임의의 각도로 회전시킵니다. 이동(Translation): 이미지를 수평 또는 수직 방향으로 이동시킵니다. 좌우 반전(Flipping): 이미지를 수평으로 뒤집습니다. 확대/축소(Scaling): .. 2023. 5. 6.

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