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namu.wiki 한국딥러닝 - 나무위키 한국딥러닝은 2019년 5월 22일에 설립된 인공지능 전문 기업으로, 딥러닝을 활용한 문자인식(DEEP OCR), 이미지/영상 인식(DEEP IMAGE), 빅데이터 인식(DEEP SOLUTION) 등의 기술을 보유하고 있다. 공공기관, 대기업과의 컨소시엄이 잦은 기업이다. 기업명 한국딥러닝 주식회사 설립 2019년 5월 22일 소재지 서울특별시 서초구 강남대로 527 브랜드칸타워 6층 업종 정보통신업 기업분류 스타트업 개요 DEEP OCR(딥오씨알) DEEP IMAGE(딥이미지) DEEP SOLUTION(딥솔루션) polyground(폴리그라운드) 2023.11.10 웹문서 검색 더보기 inthyes.tistory.com hyes의 개발로그 [DL] 4. 딥러닝 시작 4.3.1 심층 신경망 심층 신경망(DNN)은 입력층과 출력층 사이에 다수의 은닉층을 포함하는 인공 신경망이다. 다수의 은닉층을 두었기 때문에 다양한 비선형적 관계를 학습할 수 있는 장점이 있지만, 학습을 위한 연산량이 많고 기울기 소멸 문제 등이 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 드롭아웃, 렐루 함수, 배치 정규화 등을 적용해야 한다. 4.3.2 합성곱 신경망 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 합성곱층(convolutional layer)과 풀링층(pooling layer)을 포함하는 이미지 처리 성능이 좋은 인공 신경망 알고리즘이다. 영상 및 사진이 포함된 이미지 데이터에서 객체를 탐색하거나 객체 위치를 찾아내는데 유용한 신경망이다. 합성공 신경망은 이미지에서 객체, 얼굴, 장면을 인식하기 위해 패턴을 찾는 데 특히 유용하다. 대표적인 합성곱 신경망으로 LeNet-5와 AlexNet이 있다. 또한 층을 더 깊게 쌓은 신경망으로는 VGG, Go 4.3.3 순환 신경망 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)은 시계열 데이터(음악, 영상 등) 같은 시간 흐름에 따라 변화하는 데이터를 학습하기 위한 인공 신경망이다. 순환 신경망의 특징은 다음과 같다. 시간성(temporal property)을 가진 데이터가 많다. 시간성 정보를 이용하여 데이터의 특징을 잘 다룬다. 시간에 따라 내용이 변하므로 데이터는 동적이고, 길이가 가변적이다. 매우 긴 데이터를 처리하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 순환 신경망은 기울기 소멸 문제로 학습이 제대로 되지 않는 문제가 있다. 이를 해결하 4.3.4 제한된 볼츠만 머신 볼츠만 머신은 가시층과 은닉층으로 구성된 모델이다. 이 모델에서 가시층은 은닉층과만 연결되는데(까시층과 가시층, 은닉층과 은닉층 사이에 연결은 없는) 이것이 제한된 볼츠만 머신(Restricted Boltzmann Machine, RBM)이다. 제한된 볼츠만 머신의 특징은 다음과 같다. 차원 감소, 분류, 선형 회귀 분석, 협업 필터링(collaborative filtering), 특성 값 학습(feature learning), 주제 모델링(topic modelling)에 사용한다. 기울기 소멸 문제를 해결하기 위해 사전 학습 용도 4.3.5 심층 신뢰 신경망 심층 신뢰 신경망(Deep Belief Network, DBN)은 입력층과 은닉층으로 구성된 제한된 볼츠만 머신을 블록처럼 여러 층으로 쌓아 올린 구조로, 레이블이 없는 데이터에 대한 비지도 학습이 가능하다. 부분적인 이미지에서 전체를 연상하는 일반화와 추상화 과정을 구현할 때 사용하면 유용하다. 심층 신뢰 신경망의 학습 절차는 다음과 같다. 가시층과 은닉층 1에 제한된 볼츠만 머신을 사전 훈련한다. 첫 번째 층 입력 데이터와 파라미터를 고정하여 두 번째 층 제한된 볼츠만 머신을 사전 훈련한다. 원하는 층 개수만큼 제한된 볼츠만 머 25 심층 신경망(DNN)은 입력층과 출력층 사이에 다수의 은닉층을 포함하는 인공 신경망이다. 다수의 은닉층을 두었기 때문에 다양한 비선형적 관계를 학습할 수 있는 장점이 있지만, 학습을 위한 연산량이 많고 기울기 소멸 문제 등이 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 드롭아웃, 렐루 함수, 배치 정규화 등을 적용해야 한다. CNN 딥러닝 rnn DNN 합성곱 신경망 심층 신경망 순환 신경망 딥러닝 파이토치 교과서 딥러닝 알고리즘 2024.03.04 블로그 검색 더보기 gall.dcinside.com mgallery github 딥러닝 OS에 따른 차이..? 파이토치 써서 딥러닝 찍먹해볼려는데 윈도우즈에서 파이토치를 사용하는 거랑 맥에서 파이토치를 사용하는 거랑 결과 값이 다른 게 나올 수 있나요???? 집에 데스크탑이 없고 윈도우 노트북이랑 맥북만 있어서요... 2024.04.13 전체보기 광운대 이정훈 교수팀,스마트폰 딥러닝 AI기술로 세계최고 속도 진단기술 이게 머신러닝 인가요 딥러닝인가요 dayofday.tistory.com 지은이의 뚜둘뚜둘 파이토치를 이용한 딥러닝 소개 14 포함한다. 파이썬 등의 프로그래밍 언어로 심층 신경망을 처음부터 구성하고 훈련하려면 필요한 모든 방정식, 함수, 최적화 스케줄을 모두 작성해야하며 딥러닝 애플리케이션을 만들 때마다 이 세부사항을 모두 구현해야한다. 텐서플로우 같은 딥러닝 라이브러리는 이러한 세부 사항을 추상화하도록 발전했다. 파이토치... 2024.03.23 yoonschallenge.tistory.com 공대생 도전 일지 딥러닝 개론 복습 1 순방향 신경망 퍼셉트론 원리 XOR Gate 인공신경망 하나로는 XOR 게이트를 표현할 수 없는 문제가 생겼다. 비선형 문제는 어떻게 풀까? sigmoid의 등장! 딥러닝 구조 딥러닝 용어 weight bias 이 이름으로는 처음 들어보네요 ㅎㅎ,,... activation function 이제 기울기 소실을 막기 위해 엄청 단순해 집니다. ReLU Leaky ReLU soft max 소프트 멕스에서 exp를 사용한다는 것을 꼭 반영해줘야 합니다......  loss function 평균 제곱 오차 MSE 사용법 이진 분류 loss 신경망 학습 딥러닝 학습 과정 forward backpropagation 이진분류 문제 다중분류문제 이전부터 계속 나왔던 진행 과정 forward Propagation 다중 분류로 갑시다. optimization 오차를 미분한 값의 반대방향으로 진행한다. 경사하강법 진행 내용 Learning rate 역전파 시작? 역전파 과정이다. 결국 마지막엔 (z3 - y)만 남은것을 볼 수 있다. 이제 체인룰에 의해 앞부분도 진행된다. 오버피팅 drop out over fitting 해결법 예시코드 gradient descent BGD SGD 94 퍼셉트론 원리 XOR Gate 인공신경망 하나로는 XOR 게이트를 표현할 수 없는 문제가 생겼다. 비선형 문제는 어떻게 풀까? sigmoid의 등장! 딥러닝 구조 딥러닝 용어 weight bias 이 이름으로는 처음 들어보네요 ㅎㅎ,,... activation function 이제 기울기 소실을 막기 위해 엄청 단순해 집니다. ReLU Leaky ReLU soft max 소프트 멕스에서 exp를 사용한다는 것을 꼭 반영해줘야 합니다......  loss function 평균 제곱 오차 MSE 사용법 이진 분류 loss 2024.03.14 딥러닝 개론 1강 - 딥러닝 개요 인공지능과 빅데이터 6주차 2차시 - 심층신경망, 딥러닝 개념 통합웹 더보기
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