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평균값정리 미적분2024.10.071. 미적분 세특 작성 예시 1.1. 미적분 1 예시 1: '작음의 다른 정도를 이용한 미분법 탐구' 함수에서 미지수의 미소 변화량을 작은 조각이라고 할 때, 기울기를 구하고자 하는 점과 미지수의 미소 변화량과의 관계식에서 나오는 생략될 수 있는 부분을 제시하면서 이 원리가 다양한 차수에서도 적용될 수 있음을 설명하였다. 또한 미분의 기울기는 좌표축의 증가와 감소로 인해 정해지는데 이와 달리 독립적으로 일어나는 상수를 미분 과정에서 처리하는 방법을 더해진 상수, 곱해진 상수로 나누어 초기함수의 함숫값과 도함수의 관계를 표와 그래프...2024.10.07
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시그모이드 함수2024.12.251. 인공신경망의 작동 원리 및 활용 1.1. 인공신경망의 기본 구조 1.1.1. 생물학적 뉴런의 인공적 모델화 인공신경망은 생물학적 뉴런의 작동 원리를 컴퓨터 상에서 모방한 정보 처리 시스템이다. 생물학적 뉴런은 수상돌기를 통해 다른 뉴런으로부터 전기적 신호를 받아들이고, 이 신호가 일정 수준을 넘어서면 축삭돌기를 통해 다음 뉴런으로 신호를 전달한다. 이러한 뉴런의 특성을 인공신경망에서는 다음과 같이 모델화하고 있다. 인공신경망에서의 노드는 생물학적 뉴런에 해당하며, 여러 개의 입력값을 받아 하나의 출력값을 내보낸다. 이때 ...2024.12.25
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경사하강법과 딥러닝2024.11.251. 딥러닝 모델링 성능 향상 기법 1.1. 연속형 모델 손실함수 1.1.1. 손실함수 손실함수는 신경망 모델의 예측값과 실제값 간의 오차를 정량화하는 척도이다. 이는 신경망 모델의 성능을 평가하고 학습을 진행하는 데 필수적인 요소이다. 적절한 손실함수를 선택하는 것은 모델 성능 향상을 위해 매우 중요하다. 연속형 모델의 경우, 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)가 가장 일반적으로 사용되는 손실함수이다. MSE는 예측값과 실제값의 차이를 제곱하여 평균한 값으로, 모델의 예측 정확도를 최대화하도록 학습을...2024.11.25
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아래 그림이 나오도록 반복을 찾아보자2024.10.291. 정상파 실험 결과보고서 1.1. 실험목적 일정한 길이(크기)를 갖는 물체에서 정상파를 만들어보고 그 특징을 조사하는 것이 이번 실험의 목적이다." 1.2. 실험이론 1.2.1. 정지파 정지파는 일정한 길이의 줄L에 대해 그 줄 안에서 일어나는 파동에 대해 기술할 수 있다. 줄의 양끝에서 변위가 0이므로 특정한 파동만이 줄 위에 생긴다. 이러한 정지파는 시간적, 공간적으로 고정된 파동으로 볼 수 있다. 변위와 시간에 대한 함수로 나타내면 y(x,t)= Acos(kx-wt)이다. 여기서 k는 진동수, x는 변위이고 wt는 ...2024.10.29
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딥러닝 통계적 이해 출석수업 과제물2025.02.031. Teachable Machine을 이용한 머신러닝 모형 구축 및 결과 분석 1.1. Teachable Machine 활용 과정 및 성능 향상 방법 Teachable Machine 활용 과정 및 성능 향상 방법이다. Teachable Machine을 활용하여 특정 애니메이션 캐릭터들의 이미지를 학습시켰다. 이미지 데이터는 구글 이미지에서 캐릭터 사진 10장씩을 수집하였다. 학습은 에포크 50, 배치 크기 16, 학습률 0.001로 진행하였으며, 이후 성능 향상을 위해 다양한 파라미터를 조정하여 결과를 확인하였다. 배치 크기...2025.02.03