3-1 학기/Intelligent System3 [지능형시스템] Neural Networks (3) Generative Models(생성 모델) : GAN, VAE 주어진 학습 데이터를 학습하여 데이터의 분포를 따르는 유사한 데이터를 생성하는 모델을 의미한다. GAN 직접적인 분포를 구하지 않고 그러한 분포를 따르는 샘플링을 그럴듯하게 수행하는 모델이다. 데이터를 생성하는 generator와 데이터를 구별하는 discriminator로 이루어져있다. generator: random noise에서 이미지를 생성한다. 생성된 이미지와 실제 이미지는 무작위로 판별기에 입력된다. discriminator: 수신된 이미지가 진짜인지 가짜인지 판별한다. 판별 후, 어떤 것이 맞느냐에 따라 학습의 방향이 결정된다. VAE 학습 데이터의 분포에 근사하는 분포를 구하는 모델이다. autoencoder를 기반으로 한다... 2024. 4. 21. [지능형시스템] Neural Networks (2) Deep Neural Network and Deep Learning 아키텍처 : FNN, CNN, RNN, GAN 등 고급 모델 : Attention, Transformer, AutoEncoder 등 기본적인 딥러닝 방법 : Gradient Descent(경사 하강법), Back Propagation(역전파 방법) Gradient Descent (경사 하강법) 1차 근삿값 발견용 최적화 알고리즘으로써, 이 부분의 기본 개념은 함수의 기울기를 구하고 해당 경사의 반대 방향으로 계속 이동시켜 극값에 이를 때까지 반복시키는 것을 말한다. 위 그림에서 가장 가운데에 있는 지점이 에러가 최소가 되는 지점이다. 밖으로 나갈수록 에러가 커진다. Back Propagation (역전파 방법) 출력층에서 입력층 방향으로.. 2024. 4. 21. [지능형시스템] Neural Networks (1) Nerual Networks 현대 AI의 핵심: Deep Learning Acronym : NN. CNN, RNN 등 Neuron : 신경계를 구성하는 세포 Regression (회귀) 머신러닝 회귀 예측의 핵심은 주어진 피처와 결정 값 데이터 기반에서 학습을 통해 최적의 회귀 계수를 찾아내는 것이다. Linear Regression(선형 회귀): 주어진 데이터 포인트x에 해당하는 실제 값으로 주어진 타켓 y를 예측하는 것이다. Multiple Regression(다중 선형 회귀 분석): 단순 회귀 분석에서 독립변수가 n개만큼 추가되는 분석이다. vector data (X,Y)를 통해 회귀모형 Y = BX를 설정할 수 있다. LMS (Leat Mean Square) regression에서 각 데이터들과 .. 2024. 4. 21. 이전 1 다음
