반응형 Stochastic gradient descent1 딥러닝 주요 알고리즘 1 - 딥러닝 기초 이론 (1) 확률적 경사 하강법(Stochastic gradient descent, SGD) 딥러닝이란? - 인공지능의 여러 방법론 중 하나인 기계 학습 (머신러닝) - 머신 러닝의 여러 방법론 중 하나인 인공 신경망 (Artificial Neural Network) - 딥러닝은 인공 신경망의 응용 방법론 딥러닝의 역사 * 딥러닝의 발전 과정 - 1950년대 퍼셉트론 알고리즘 - 1980년대 다층 퍼셉트론, 역전파 알고리즘 - 2012년 이미지 분류 모델 AlexNet 의 압도적인 성능 : 딥러닝에 큰 주목 * 딥러닝의 재부상 배경 - 빅데이터의 등장 - 컴퓨터 하드웨어(특히 GPU)와 소프트웨어의 발전 딥러닝의 기초 이론 - 세상에 여러가지 현상이 있는데, 그 현상에 있는 여러 문제를 해결하기 위해, 혹은 어떤 현상을 표현하는 것 자체를 문제로 정의를 해서, 이 문제를 어떤 방법을 통해서 해결.. 2021. 12. 11. 이전 1 다음 반응형
