유승훈

본 도서는 한빛미디어 도서 서평단 로 선정되어 받은 도서입니다. 리뷰 작성 겸 각 챕터를 간단하게 정리해보고자 합니다. 신경망의 가장 기초가 되는 것은 퍼셉트론입니다. 아주 단순한 문제를 풀 수 있는 알고리즘입니다. 여기서 $-\theta=b$로 하고 정리하면, b는 퍼셉트론이 어느 정도 1을 출력하기 쉬운가 하는 경향을 조절한다고 할 수 있습니다. b=0일 때는 $WX$가 0보다 크기면 하면 1이지만, b=100이면 $WX$가 -100보다 크기면 하면 1이 됩니다. b의 값에 따라 1이 되는 값의 범위가 상대적으로 차이가 나는 것을 알 수 있습니다. 여기서 W는 가중치, b는 편향이라고 합니다. 퍼셉트론으로 이미지의 세로가 길지 가로가 길지를 분류한다고 해 봅시다. 가중치를 통해 가로-세로 값을 계산해..

본 도서는 한빛미디어 도서 서평단 로 선정되어 받은 도서입니다. 리뷰 작성 겸 각 챕터를 간단하게 정리해보고자 합니다. 신경망은 우리가 알고있는 회귀분석, SVM 등과 같이 Machine Learning 알고리즘들 중 하나입니다. 다른 머신러닝 알고리즘들과 마찬가지로 가격, 점수 같은 연속형 변수를 예측하는 회귀문제도, 개vs고양이, 양성vs음성, 상vs중vs하와 같이 Class를 나누는 분류 문제도 풀 수 있습니다. 신경망은 인간의 뇌 기능을 흉내내고 있습니다. 우리의 뇌 속에 있는 뉴런이라고 하는 세포가 신경망 모델이라고 할 수 있습니다. 그림의 각 원을 유닛이라고도 합니다. 신경망은 유닛을 연결할 때 가중치라는 값을 가지는데, 이는 해당 변수의 중요도나 종속변수와의 연관성을 나타냅니다. Weight..