1. 신경망의 오차 출력계층의 오차와 은닉계층의 오차를 구하는 방법에 대해 설명합니다. 출력계층의 오차는 목표값과 출력값의 차이이지만, 은닉계층에는 목표값이 존재하지 않기 때문에 출력계층의 오차를 재조합하여 은닉계층의 오차를 구합니다. 이러한 방식을 역전파라고 합니다. 2. 경사하강법 오차함수의 기울기에 따라 가중치를 조정하는 경사하강법에 대해 설명합니다. 오차함수로는 제곱오차 방식을 사용하며, 기울기의 부호에 따라 가중치를 반대 방향으로 조정합니다. 오버슈팅을 방지하기 위해 기울기가 완만해질수록 조금씩만 움직이도록 합니다. 3. ...

1. 인공지능과 최적화 인공지능에 대한 관심이 커짐에 따라 인공지능이 어떤 방식으로 가능성을 계산하는지 궁금증을 가지고 탐구하였습니다. 특히 인공지능의 딥러닝에 사용되는 '경사하강법'과 이를 이해하기 위한 '편미분', '기울기 벡터' 등의 수학적 개념을 학습하였습니다. 이를 통해 인공지능 발전에 미적분이 큰 역할을 하였음을 알게 되었고, 미래 사회에 필요한 인재가 되기 위해서는 수학적 사고력 향상이 중요하다는 점을 깨달았습니다. 1. 인공지능과 최적화 인공지능 기술은 다양한 분야에서 최적화 문제를 해결하는 데 큰 역할을 하고 있습니...

1. 인공신경망 인공신경망은 생물학적 뉴런의 작동 원리를 모방하여 만든 기계 학습 모델입니다. 다층 퍼셉트론(MLP)은 인공신경망의 한 형태로, 입력층, 하나 이상의 은닉층, 그리고 출력층으로 구성됩니다. 인공신경망은 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력이 있으며, 활성화 함수를 통해 비선형 관계를 학습할 수 있습니다. 2. 경사 하강법 경사 하강법은 손실 함수의 기울기를 계산하고 이를 활용하여 가중치를 업데이트하는 최적화 알고리즘입니다. 보폭 크기(learning rate)가 너무 크면 손실 함수가 발산하는 문제가 발생할 수 있습니...