안돼~ 혁펜하임님 파트가 끝났다ㅜㅜ 아숩~ 패캠 강의가 끝나고 나서는 혁펜하임님 커리큘럼이랑 논문 리뷰를 쭈욱 진행해봐야겠다 1. 연속적인 데이터와 RNN (Recurrent Neural Network) RNN은 이름 그대로 반복되는 인공 신경망이다 이전의 값들을 반복적으로 사용한다? 뭘 할 수 있을까? 댓글을 읽고 상대의 기분이 어떤지 예측? 주식 차트 예상? 번역? 1-1. RNN의 동작 방식 이전에 나왔던 출력값을 다시 사용하는 것이다 이때 레이어는 같은 것을 사용한다 수식으로 표현하면 다음과 같다 tanh( )는 하이퍼볼릭 탄젠트라는 액티베이션이다 시그모이드의 단점을 좀 보완한 형태이다 이런 식으로 이전의 값들을 계속 사용하기 때문에 RNN은 이전 정보를 계속 담고 있다고 볼 수 있다 2. RNN..

드디어 진짜 인공지능이 어떤건지 개념들에 대해서 강의가 시작되었다!!! 오예~ 딥러닝 공부할 때 논문을 많이 읽는게 답이라고 해서 어제 좀 찾아보다가 바로 덮었다ㅋ 영어;; 영어 공부 좀 하자... 1. AI(Artificial Intelligence) vs ML(Machine Leanring) vs DL(Deep Learning) AI 즉, 인공지능이란 사람의 사고 방식을 흉내낸 것을 의미한다 보통 사람은 어떻게 사고를 할까? 아기들을 생각해보면 주변에 보이는 행동들을 따라하면서 학습을 한다 즉, 많은 양의 데이터들이 입력이 되고 그에 맞는 행동들이 출력이 되는 것이다 이것처럼 똑같이 AI 모델에 많은 양의 데이터를 입력하여 학습시키고 우리가 원하는 출력값을 얻을 수 있는 것이다 AI, ML, DL은 ..