https://novawiki.app/index.php?action=history&feed=atom&title=%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D 2026-04-13T12:58:17Z 이 문서의 편집 역사 MediaWiki 1.41.1 https://novawiki.app/index.php?title=%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D&diff=60402&oldid=prev 2026-01-08T08:58:25Z

<p>DCWiki 복구: 최신본 이식</p> <p><b>새 문서</b></p><div><br /> {{어두움}}<br /> {{이과}}<br /> {{어려운게임}}<br /> <br /> ==내용==<br /> {{모두 다 거짓}}<br /> 딥 다크 판타지를 영접하는 것을 의미한다.<br /> <br /> 그 방법으로는 Tensorflow, Caffe, Theano, Keras, CNTK, Torch 등 현세에 존재하는 여러 사신들과 혈의 계약을 맺어야 한다.<br /> <br /> ==진실==<br /> <br /> {{진실}}<br /> <br /> 퍼셉트론이라는 생물의 머가리 안에 있는 세포를 모방한걸<br /> 딥-다크한 곳 까지 이어 붙여서 컴퓨터 프로그램으로 생물의 머가리를 비슷하게 구현한 것이다.<br /> 이걸 뉴런네트워크 또는 인공신경망 이라고 한다.<br /> <br /> 가장 대표적인 인공신경망 학습방법인 지도학습은<br /> 신경망이 데이터를 인식하게 한다.<br /> 그러면 결과를 출력하는데 그 결과는 가중치 라는 파라미터에 따라서 바뀔수 있다.<br /> 넣은 데이터에 따라 원하는 출력이 나올수 있게 파라미터를 자동으로 조절하는게 기본 원리이다.<br /> <br /> 손글씨 숫자를 인식하게 학습시키려면<br /> 몇천 몇만개가 되는 손글씨 이미지와 그 이미지에 있는 글자에 정답이 들어있는 데이터셋이 필요하다.<br /> 이것은 학습 데이터라고 하는데 시험지와 답안지와 <br /> 비슷한 역할을 한다.<br /> <br /> 이 데이터중 아무 데이터나 골라서 신경망에 넣는다.<br /> 그러면 처음에는 임의에 값이 나오게 되는데 그걸<br /> 정답 데이터와 매치시켜본다.<br /> 그걸 매치시키면 정답과의 오차를 얻을수 있는데 그 오차를 가지고 각각의 퍼셉트론에 미분값을 곱해서 뒤로 퍼져나가듯이 오차를 바탕으로 가중치를 업데이트 한다.<br /> 이걸 오차역전파라고 한다.<br /> <br /> 이걸 다양한 데이터로 존나게 많이 반복하면<br /> 손글씨에 글자를 구분할수 있는 가중치를 찾을수 있게된다.<br /> <br /> 아마 딥러닝 배우게 되면 이걸 제일 처음에 만들것 이다.<br /> <br /> 막 편미분 나오고 행렬 나오고 노드 나오고 기억은 안나고 이럴텐데 <br /> 위에서 말한 텐서플로우나 카페, 케라스 같은 라이브러리가 알아서 해주니까 걱정 마라.</div>

NovaAdmin