딥러닝 기초

VAE는 “Variational Autoencoder”의 약자로, 딥러닝과 생성 모델링 분야에서 사용되는 확률적인 생성 모델 중 하나입니다. VAE는 주로 데이터의 차원 축소, 생성, … 더 보기

GAN은 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network)의 약어로, 데이터 생성 및 생성 모델링에 사용되는 딥러닝 아키텍처입니다. GAN은 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)라고 불리는 두 … 더 보기

과적합(Overfitting)은 머신 러닝과 딥 러닝에서 모델이 훈련 데이터에 너무 맞춰져서 새로운, 이전에 보지 못한 데이터에 대한 일반화(generalization) 능력이 떨어지는 현상을 … 더 보기

합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 이미지와 같은 공간적 데이터의 특징을 효과적으로 학습하기 위한 신경망 아키텍처입니다. CNN은 주로 이미지 처리 작업에서 … 더 보기

배치 정규화(Batch Normalization)는 딥 러닝에서 널리 사용되는 기술 중 하나입니다. 이 기술은 2015년 Sergey Ioffe와 Christian Szegedy에 의해 처음 소개되었으며, … 더 보기

가중치 초기값은 신경망의 학습에 큰 영향을 미칩니다. 초기값을 잘 설정하지 않으면, 학습 속도가 느려질 수 있거나, 국지적 최솟값에 갇히거나, 신경망이 … 더 보기

역전파(Backpropagation)는 신경망에서 사용되는 학습 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 신경망의 성능을 향상시키기 위해 오차를 최소화하는 방향으로 가중치를 조정합니다. 이 글에서는 … 더 보기

경사하강법(Gradient Descent)은 기계 학습 및 최적화 알고리즘에서 중요한 개념으로, 주로 함수의 최솟값을 찾거나 모델을 학습하는 데 활용됩니다. 이 알고리즘은 모델 … 더 보기

이 글은 손실 함수에 대한 기본적인 개념을 소개하고, 딥 러닝 모델에서 손실 함수의 역할과 활용 예제를 다루고 있습니다. 손실 함수는 … 더 보기

이전 글에서는 퍼셉트론에 대해서 알아 보았습니다. 퍼셉트론을 다룬 글에서도 포함되어 있는 계단함수는 활성화 함수 중에 하나입니다. 이 글에서는 이 활성화함수의 … 더 보기