신경망의 원리 이제 multi-layer perceptron을 이용할 수 있게 되었지만, 정확히 구동시키기 위해 알아야할 것이 있다. 주어진 input을 가지고 계산을 해서 output을 낼 수는 있지만, output 값이 주어진 정답과 다를 때 학습하는 기능을 아직 구현하지 못했다. 여기서 학습이란 w값을 조정하는 것을 말한다. w값을 조정하는 학습을 하기 위해서는 랜덤, 조금씩 옮겨보기 의 방식보다는 미분을 사용하는 것이 좋다. w에 대한 Error의 미분값을 구한 후 반대쪽으로 일정치만큼 움직여야 하므로 Error를 w의 식으로 나타낼 수 있어야 하고, 조정되는 w의 값을 이와 관련하여 표현할 수 있어야한다. 결국 error를 줄이기 위해 w값을 조정하는 과정에 error에 대한 w의 미분값이 필요..

인공지능의 목표 classifier 찾기 패턴 인식 여러가지 형태의 input이 f(x) 함수를 거쳐 output 으로 분류되는 것 여기서 f(x)가 classifier input ( feature ) => Classifier => Classes AI의 목표는 결국, 여러 input을 분류해 줄 분류기를 찾는 것이다. 이러한 인공지능에는 여러 종류가 있다. 인공지능의 종류 지도학습 문제지 + 정답지 => 패턴 찾기 비지도학습 데이터를 군집화하여 스스로 정답을 학습 위의 2가지 방법은 data를 주어야 학습 가능 강화학습 스스로 행동 ( 사람이 특징을 추출해 줄 필요가 없음 ) 다양한 방식으로 학습할 수 있음 신경망 학습 : 인간의 뉴런을 본땀 HW의 성능이 안 좋았던 시기에는 별로였으나 최근 두각을 나타..