신경망의 원리, 이해 (Neural network - basic)

안녕하세요 석사 전공 때 연구했던 분야라 상당히 어렵게 느껴지지만 원리만 알면 재밌는 것 같습니다. 사진 설명을 입력하세요. 신경망 전체 구성은 다음과 같이 뉴런들로 이루어져 있습니다. 각 노드를 연결하여 노드들간의 출력의 합, 다만 그 출력에 위와 같이 가중치가 곱해집니다. 사진 설명을 입력하세요. 위와 같이 예를 들어 7이라는 숫자가 784개의 픽셀로 이뤄져 있다면 단순 1차 나열 데이터는 신경망 속으로 입력으로 들어가게 됩니다. 그리고 앞서 말씀드린 가중치가 곱해져 더해지고 또 더해진 노드에서 다음 노드로 전파가 됩니다. 이를 순방향 전파라고도 합니다. 사진 설명을 입력하세요. 이 픽샐 잘 기억해두십쇼 이는 응용이 되는 컨벌루션 신경망인 CNN, 현재 흔히 사용되고 있는 영상인식 등의 기초가 됩니다. 사진 설명을 입력하세요. 각설하고 위와 같이 여러개의 가중치를 테이블(매트릭스)로 다루며 이 연산을 빠르게 하려면 GPU가 사용되기도 합니다. 그리고 머신러닝은 이 가중치를 학습시...

원문링크 : 신경망의 원리, 이해 (Neural network - basic)