기초2 DL - 기초; 신경망소개/CNN/RNN 신경망은 입력노드와 출력노드의 연결망 (논리회로) 연결망에 가중치를 추가시킴. 가중치덕분에 입력노드와 출력노드만으로 더 다양한 관계를 표현할 수 있음. 신경망의 다른 이름은 퍼셉트론. 입력노드층과 출력 노드층을 여러겹 쌓으면 좀 더 복잡한 관계를 표현할 수 있음. 이를 다층 퍼셉트론MLP 또는 Fully connected/Dense/Affine layer 라고 한다. 다층 퍼셉트론에서 모든 출력 노드는 모든 입력노드와 연결되어 있다. 단, 입력노드는 1차원만 받는다. 입력노드값이 서로 독립적인 관계이면 MLP를 써도 문제없다. 그러나 이미지 데이터와 소리 데이터처럼 현실 데이터는 서로 독립적이지 않다. 사진이 조금 잘려나가도 주변 사진을 통해 그려낼 수 있다. 0.1초전 음파는 현재 음파에 영향을 준다... 2021. 2. 27. DOE - 3/4/5 . Single/Multiple Factor design Contents1. One shot summary for DOE2. Analytical Thinking with Stats.3. Single factor design - ANOVA / T-TEST- Multiple Comparison- Correlation/Regression design4. Two-factor design5. Multiple-factor design6. Factorial design인자요인에 따른 모형종류- 실험하는 요인수준에 따라 모수모형/변량모형으로 나뉜다.- 반복수가 일정하지 않을 때 변량모형을 사용함. * 실험수(요인수준의 조합 개수) 아니라 반복수 ! [전제]데이터가 정확해야 한다. 통제조건에 맞게 실험데이터수가 균형잡혀야 함.--> 실험계획이 정확해야, 랜덤화/반복화/블록화 .. 2020. 11. 22. 이전 1 다음