통계공부합니다

2024.04.02 - [Data Science/Deep Learning] - [ML/DL] DNN, Deep Neural Network (심층신경망) (1) - 기울기 소실 (Vanishing gradient) [ML/DL] DNN, Deep Neural Network (심층신경망) (1) - 기울기 소실 (Vanishing gradient)DNN, Deep Neural Network (심층신경망) (1) - 기울기 소실 (Vanishing gradient)   2024.04.01 - [Deep Learning] - [DL] MLP, Multi-Layer Perceptron (다층 퍼셉트론) [DL] MLP, Multi-Layer Perceptron (다층 퍼셉트론)MLP, Multi-Layer Per..

2024.04.01 - [Deep Learning] - [DL] MLP, Multi-Layer Perceptron (다층 퍼셉트론) [DL] MLP, Multi-Layer Perceptron (다층 퍼셉트론)MLP, Multi-Layer Perceptron (다층 퍼셉트론) 1. Perceptron Perceptron 이론은 신경세포(neuron)을 본 따서 만들어진 인공신경망의 기본적인 구조단위에요. 뉴런의 수상돌기처럼 퍼셉트론의 입력노드(input node)meowstudylog.tistory.com 이전 포스팅에서 다층 퍼셉트론(MLP) 구조에 대해 알아보았다. 이번 포스팅에서는 심층신경망(DNN)에 대한 개념과 DNN의 문제점 중 하나인 기울기 소실(Vanishing gradient) 문제와 해결..