22일차 인공지능 학습
딥러닝과정에 입문하기 시작했다.
가장 먼저 신경망 개념
저번 강의를 통해 픽셀 인식하는 머신러닝의 구현은 쉽게 작용한 것을 알 수 있다. 하지만 색 혹은 동적 데이터를 인식하기에는 어렵기에 위 그림처럼 여러 레이어를 통해서 인식을 유도해야한다.
퍼셉트론 = 인공 신경망
False ^ True = true
true ^ true = false
perceptron = bias 값을 랜덤하게 넣어주는 기능
위 코드에서 XOR게이트만 올바른 출력이 안나오는 이유를 설명하는 자료이다.
XOR게이트 문제 해소를 위해 신경망 하나를 더 연결하여 퍼셉트론 라인을 하나 더 생성하자는 해결법
이렇게 다층 퍼셉트론이 가해진 것이 딥러닝이라고 불린다.
데이터의 학습은 은닉층에서 이루어지며 뉴런의 갯수를 설정할 수 있다.
tensorflow = 미분을 편리하게 다루는 도구
블럭 하나당 DENSE 1로 치부하자
레이어를 쌓는 코드문
학습이 잘 안된 케이스
학습이 잘된 케이스