스마클 겨울방학 딥러닝 스터디 리포지토리
교재: 모두의 딥러닝(길벗)
교재 github
matplotlib 참고 사이트
종속 변수 y와 한 개 이상의 독립 변수 X와의 선형 상관 관계를 모델링하는 것 - 선형 회귀
선 긋는 법 - 최소 제곱법, 평균 제곱 오차
미분 기울기를 이용하여 오차를 줄여나가는 방법 - 경사 하강법
예, 아니오 처럼 이진 분류(Binary Classification) 문제를 해결할 때 사용하는 방법 - 로지스틱 회귀
세 개 이상의 선택지 중 하나를 고르는 문제(다중 클래스 분류)를 해결할 때 사용하는 방법 - 소프트맥스
입력 값과 활성화 함수를 사용해 출력 값을 다음으로 넘기는 가장 작은 신경망 단위 -퍼셉트론
가중치(w) - 기울기 a
바이어스(b) - y 절편
가중함 - 입력값과 가중치의 곱을 모두 더한 다음 거기에 바이어스를 더한 값
활성화 함수 - 0과 1을 판단하는 함수
XOR문제는 다층 퍼셉트론으로 해결
단일 퍼셉트론에 은닉층을 추가하면 다층 퍼셉트론을 설계할 수 있음
다층 퍼셉트론에서 출력층으로부터 하나씩 앞으로 되돌아가며 각 층의 가중치를 수정하는 방법이다. 하지만 층이 늘어나면서 역전파를 통해 전달되는 기울기의 값이 점점 작아져 맨 처음 층까지 전달되지 않는 기울기 소실 문제가 발생 -> 고급 경사 하강법, 모덴텀 등 고급 경사 하강법이 필요하게 됨 - 오차 역전파 및 고급 경사 하강법
교차 엔트로피 계열의 함수는 출력 값에 로그를 취해서, 오차가 커지면 수렴 속도가 빨라지고 오차가 작아지면 수렴 속도가 감소하게끔 만든 것
binary_crossentropy(이항 교차 엔트로피) - 이항 분류 형식일 때 사용
categorical_crossentropy(범주형 교차 엔트로피) - 다중 분류 형식일 때 사용
데이터에 문자열이 있는 경우 이를 숫자 형태로 변환시켜주는 것이 편하다. 여러 개의 Y 값을 0과 1로만 이루어진 형태로 바꿔 주는 기법을 원-핫 인코딩이라고 한다. - 원-핫 인코딩
총합이 1인 형태로 바꿔서 계산해 주는 함수 - 소프트맥스
합계가 1인 형태로 변환하면 큰 값이 두드러지게 나타나고 작은 값은 더 작아진다.