이론/AI (2) 썸네일형 리스트형 ReLU란 무엇인가? + ReLU의 장단점 ReLU (Rectified Linear Unit) 소개ReLU란 무엇인가?ReLU(Rectified Linear Unit)는 인공 신경망에서 널리 사용되는 활성화 함수 중 하나이다. ReLU는 입력 값이 양수일 경우 그대로 반환하고, 음수일 경우 0을 반환하는 비선형 함수이다.ReLU 함수 정의ReLU 함수는 다음과 같이 정의된다:( x )가 양수이면 ( x )를 반환한다.( x )가 음수이면 0을 반환한다.ReLU 함수 그래프ReLU 함수의 그래프는 다음과 같다:x축을 기준으로 오른쪽(양수)에서는 입력 값 그대로의 선형 그래프가 된다.x축을 기준으로 왼쪽(음수)에서는 모든 값이 0이 된다.ReLU가 잘 쓰이는 이유ReLU는 딥러닝 모델에서 여러 가지 이유로 널리 사용된다.1. 계산 효율성ReLU는 다.. 신경망(Neural Network; NN)란 무엇인가? + 신경망의 역사 Neural Network란 무엇인가?정의Neural Network는 인공 지능(AI)과 기계 학습(Machine Learning)에서 사용되는 모델로, 인간의 뇌 신경망을 모방하여 데이터를 처리하고 패턴을 인식하는 시스템이다. 신경망은 여러 개의 노드(또는 뉴런)로 구성된 레이어(층)로 이루어져 있으며, 이 노드들은 서로 연결되어 데이터를 전달하고 변환하는 역할을 한다.구조입력층(Input Layer): 외부 데이터를 받아들이는 층.은닉층(Hidden Layers): 입력 데이터를 처리하고 특징을 추출하는 중간 층. 은닉층의 수와 각 층의 노드 수는 모델의 복잡성에 따라 달라진다.출력층(Output Layer): 최종 결과를 출력하는 층.작동 원리신경망은 입력층에서 받은 데이터를 은닉층을 거쳐 출력층으.. 이전 1 다음
