activation function

[BITAmin DL] Session 2.1 - DL Basics 5 (Framework, ML vs DL, Terms, CEE, DNN, Activation & Loss Function, MNIST Fashion)

2024.02.08

1. Deep Learning Framework Framework 'Framework'란 Frame(틀, 규칙)과 Work(일, 소프트웨어의 목적)의 합성어로, 일정한 틀과 뼈대를 가지고 무언가를 만드는 일을 의미 그렇기에 Deep Learning에서 사용하는 Framework는 '딥러닝을 쓰고 싶은 사람들이 쉽게 사용할 수 있도록 다양한 기능을 구현한 작성 규칙이 있는 라이브러리' 를 의미 DL Framework 종류 theano Tensorflow Keras PyTorch theano 최초의 딥러닝 라이브러리 파이썬 기반이며 CPU 및 GPU의 수치 계산에 매우 유용 다만 확장성이 뛰어나지 않고 다중 GPU지원이 부족하다는 단점이 있음 Tensorflow 인기있는 DL 라이브러리 중 하나이며, 구글에..

AI Fundamentals/BITAmin DL

[BITAmin DL] Session 1.1 - DL Basics 1 (Perceptron, MLP, Gradient Descent, Activation Function)

2024.01.26

1. Machine Learning & Deep Learning AI (Artificial Intelligence) 지능형 기계를 만드는 과학이나 공학의 분야 / 인간의 지능(지적능력, 사고방식) 을 인공적으로 컴퓨터 시스템을 통해 구현한 것 ML (Machine Learning) 입력 데이터가 주어졌을 때 답을 유추해 줄 수 있는 최적의 함수를 기계가 찾는 것 기존 데이터에 알고리즘을 사용해 모델을 만들어내고, 새로운 데이터에 해당 모델을 적용시켜 패턴을 학습하고 결과를 추론하는 기법 데이터를 기반으로 통계적인 신뢰도를 강화 예측 오류를 최소화하기 위해 다양한 수학적 기법을 사용 데이터 내의 패턴을 스스로 인지하고 신뢰도있는 예측결과를 도출해 내는 함수를 찾는 것 머신러닝 개요 DL (Deep Lear..

[BITAmin DL] Session 2.1 - DL Basics 5 (Framework, ML vs DL, Terms, CEE, DNN, Activation & Loss Function, MNIST Fashion)

[BITAmin DL] Session 1.1 - DL Basics 1 (Perceptron, MLP, Gradient Descent, Activation Function)

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