[머신러닝/딥러닝] 19. 딥러닝 알아가기 - softmax 소프트맥스 예측값 확률 변환 신경망 황금기 암흑기 one hot encoding 원핫 인코딩 범주형 Data 데이터

우리는 지난 시간에 딥러닝에 사용되는 최적화 종류에 대해 알아봤습니다. 경사하강법부터 Stochastic GD, Momentum, AdaGrad, RMSprop 그리고 Adam에 대해 간략히 알아봤습니다. https://blog.naver.com/dorergiverny/223270215611 [머신러닝/딥러닝] 18. Optimizer 종류 최적화 경사하강법 Adam RMSprop 학습률 Stochastic GD mini batch Momentum AdaGrad 우리는 지난 시간에 간단한 미분(변화량)에 대한 정의와 경사하강법, 그리고 chain rule과 learning rate에... blog.naver.com 이번에는 딥러닝에서 필요한 추가적인 이론에 대해 알아보겠습니다. 1. 신경망 역사 우리가 단층 퍼셉트론, XOR, 다층 퍼셉트론, 오류 역전파, 기울기 소멸 문제, ReLU 등에 대한 이론 및 활성화 함수, 최적화 종류를 알아봤으니 아래의 역사가 한눈에 들어올 것 입니다....

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