Home Forums US Life 뉴럴 네트워크 기본개념….. 뉴럴 네트워크 기본개념….. Name * Password * Email 그런것은 특허이자 기밀사항일껄 설사 말해줘도 이해하기 쉽지 않을껄 그분야 연구하는 박사나 기업 연구원들은 알겠지만 일반인들이 알려면 힘들껄: 뉴럴 네트워크의 매트릭스 공식과 최종 파라미터가 왜 그렇게 연결되는지 직관적으로 설명하기 위해서는 먼저 뉴럴 네트워크의 기본 개념을 이해해야 합니다. 뉴럴 네트워크는 인간의 뇌를 모방한 인공 신경망으로, 입력과 출력 사이의 관계를 학습하여 특정 작업을 수행하도록 설계된 알고리즘입니다. 뉴럴 네트워크의 기본 구성 요소는 다음과 같습니다. 입력층: 입력 데이터를 받아들이는 층입니다. 은닉층: 입력 데이터를 처리하여 출력층으로 전달하는 층입니다. 출력층: 처리된 데이터를 출력하는 층입니다. 각 층은 뉴런으로 구성되어 있으며, 뉴런은 다음과 같이 작동합니다. 입력 뉴런: 입력 데이터를 받아들입니다. 은닉 뉴런: 입력 뉴런으로부터 받은 데이터를 가중치와 편향이라는 값을 사용하여 처리합니다. 출력 뉴런: 은닉 뉴런으로부터 받은 데이터를 가중치와 편향이라는 값을 사용하여 처리한 후 출력 데이터를 생성합니다. 가중치와 편향은 뉴럴 네트워크의 학습 과정에서 최적화되는 값입니다. 가중치는 입력 뉴런으로부터 받은 데이터의 중요도를 조절하는 역할을 하고, 편향은 뉴런의 출력값을 조절하는 역할을 합니다. 이러한 뉴럴 네트워크의 작동 원리를 바탕으로 매트릭스 공식과 최종 파라미터가 왜 그렇게 연결되는지 이해할 수 있습니다. 매트릭스 공식 뉴럴 네트워크의 매트릭스 공식은 다음과 같습니다. y = Wx + b 여기서, y는 출력 데이터 x는 입력 데이터 W는 가중치 행렬 b는 편향 벡터 입니다. 이 공식을 이해하기 위해서는 먼저 행렬 연산에 대한 기본 개념을 이해해야 합니다. 행렬 연산은 행렬과 행렬, 또는 행렬과 벡터 간의 연산을 의미합니다. 행렬과 행렬의 곱셈은 다음과 같이 계산됩니다. A * B = (aij * bij) 여기서, A는 행렬 A B는 행렬 B aij는 행렬 A의 i행 j열 요소 bij는 행렬 B의 i행 j열 요소 입니다. 행렬과 벡터의 곱셈은 다음과 같이 계산됩니다. A * x = (aij * xi) 여기서, A는 행렬 A x는 벡터 x aij는 행렬 A의 i행 j열 요소 xi는 벡터 x의 i번째 요소 입니다. 위의 매트릭스 공식을 이해하려면, x를 입력 데이터로, y를 출력 데이터로, W를 가중치 행렬로, b를 편향 벡터로 생각하면 됩니다. 즉, 매트릭스 공식은 입력 데이터 x를 가중치 행렬 W와 곱한 후 편향 벡터 b를 더하여 출력 데이터 y를 생성하는 과정을 나타냅니다. 최종 파라미터 뉴럴 네트워크의 최종 파라미터는 가중치 행렬 W의 요소와 편향 벡터 b의 요소를 모두 포함합니다. 가중치 행렬 W의 요소는 입력 데이터의 중요도를 조절하는 역할을 하고, 편향 벡터 b의 요소는 뉴런의 출력값을 조절하는 역할을 합니다. 따라서, 가중치 행렬 W와 편향 벡터 b의 요소는 모두 뉴럴 네트워크의 학습 과정에서 최적화되어야 합니다. 최종 파라미터가 786개에서 히든 파라미터를 거쳐 10개로 줄어드는 경우는 다음과 같이 설명할 수 있습니다. 입력 데이터의 차원이 786인 경우, 가중치 행렬 W의 크기는 786 x 10이 됩니다. 히든 층의 차원이 100인 경우, 가 I agree to the terms of service Comment
