간단한 합성곱 모델 - 꽃 이미지 분류 신경망
목적 꽃 이미지 분류 신경망과 오피스 31 다차원 분류 신경망을 CNN을 적용하여 실행하여 보고 그 결과를 확인하고 분석해본다.
파이썬 날코딩으로 알고짜는 딥러닝
복합 출력의 처리 방법 - 오피스31 다차원 분류 신경망
목적 오피스31 다차원 분류 신경망을 여러 은닉 계층 수와 아담 알고리즘을 적용하여 실행해보고 은닉 계층 수와 아담알고리즘 적용여부에 따른 정확도 변화를 확인한다.
다층 퍼셉트론 모델 구조 - 꽃 이미지 분류 신경망 이론 및 실행
목적 꽃 이미지 분류 신경망을 여러 은닉 계층 수를 적용해 실행해보고, 결과를 분석한다.
다층 퍼셉트론(MLP) - 세 가지 신경망 재구성 코드 실행
목적 전복 고리수 추정 신경망, 천체의 펄서 예측 신경망, 철판 분류 신경망을 다층 퍼셉트론을 이용하여 학습하고 결과를 비교한다.
다층 퍼셉트론(MLP) - 기본 구조
다층 퍼셉트론 신경망 구조 다층 퍼셉트론 신경망은 퍼셉트론 계층 여러개를 배치하여 입력 벡터로부터 중간 표현을 거쳐 출력 벡터를 얻어내는 신경망 구조이다. 입력과 출력 계층 사이에 있는 퍼셉트론 계층, 즉 입력 벡터를 처리한 뒤 다음 계층으로 넘기는 계층을 은닉 계층(즉, 출력에...
선택 분류 - 불량 철판 분류 신경망
철판과 관련된 데이터 27가지를 이용하여 철판을 7가지로 분류해보자.
단층 퍼셉트론(SLP) - 선택 분류
선택 분류 문제의 신경망 처리 선택 분류 문제는 몇 가지 정해진 후보 가운데 하나를 골라 답하는 문제이다.
이진 판단 - 천체의 펄서 여부 판정 신경망
목적 [파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝] 책에서 두번째로 나오는 천체의 펄서 여부 판정 신경망 파이썬 코드를 분석해보고자 한다. 데이터 kaggle의 펄서 예측 데이터셋을 활용한다.
단층 퍼셉트론(SLP) - 이진 판단
이진 판단 문제의 신경망 처리 이진 판단 문제는 예/아니오 혹은 0/1 같은 두 가지 값 중 하나로 답하는 문제다. 가중치와 편향을 이용하는 퍼셉트론의 연산은 두 가지 값으로 결과를 제한하기 힘들다.
회귀 분석 - 전복의 고리수 추정 신경망
목적 [파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝] 책에서 첫번째로 나오는 전복의 고리 수 추정 신경망 파이썬 코드를 분석해보고자 한다. 데이터 kaggle의 전복 데이터셋은 4000여마리의 전복에 대해 8가지 특징값과 전복의 고리 수가 들어있다.
단층 퍼셉트론(SLP) - 회귀 분석
단층 퍼셉트론 신경망 구조