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퍼셉트론 2

[Kinect - Lab Meeting] 신경망과 CNN - 2021.08.10.화

저번주 랩미팅에서 퍼셉트론과 신경망에 대한 이해가 모호했던 것 같아 다시 공부했다. 그 내용을 바탕으로 CNN과 CPM을 다시 이해해보았다. 이번주 첫 슬라이드도 저번주랑 똑같다. 슬라이드 제목 밑에 소제목처럼 그 주차에 발표할 핵심 내용을 적어둘까 고민이다.(매번 너무 똑같은 거 같아서...) 저번주에 교수님이 피드백 해주신 대로 논문을 발행한 곳도 함께 적어주었다. 이번주 랩미팅에서 발표한 내용은 퍼셉트론, 신경망에 대한 개념적 공부와 활성화 함수에 대한 기초적인 개념, 그리고 CNN의 전체적인 구조에 대한 내용이다. 이런 기초 지식을 토대로 CPM에 대한 글을 다시 읽어보고 공부한 내용도 함께 발표하였다. 저번주 랩미팅에서 교수님께서 퍼셉트론과 신경망을 같은 것으로 보는 게 맞을 것 같다고 하셨는데..

[인공지능] 퍼셉트론(Perceptron)

▶ 퍼셉트론(Perceptron) : 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력하는 알고리즘. - 퍼셉트론에서 입력 신호가 뉴런(또는 노드)에 보내질 때는 각각 고유한 가중치가 곱해진다. - 뉴런에서 보내온 신호의 총합이 정해진 한계를 넘어설 때만 1을 출력한다.(뉴런이 활성화한다.) +) 그 한계는 임계값이라 하며, θ 기호(theta, 세타)로 나타냄. - 퍼셉트론은 복수의 입력 신호 각각에 고유한 가중치를 부여한다. - 가중치는 각 신호가 결과에 주는 영향력을 조절하는 요소로 작용한다.(가중치가 클수록 더 중요한 신호) 예) AND 게이트 : 입력 x1, x2에 대해, 입력이 모두 1일 때에만 1을 출력하고, 그 외에는 0을 출력.(출력: y) x1 x2 y 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1..

Programming/AI 2021.08.03
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