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[AI 개념 다지기] Dense Layer 안녕하세요 Foxy현입니다. 오늘은 Layer라는 개념에 대해서 배우고 Jupyter로 구현해보겠습니다! 인공신경망의 가장 기본이 되는 내용중 하나이므로 꼭 이해하고 넘어가셨으면 좋겠습니다 먼저, Layer는 뉴런들의 집합입니다. 또 필터들의 묶음이라고 말할 수 있습니다. 각각 서로 다른 Paramatric Function을 가지고 있는 묶음입니다! 서로 다른 PF가 들어가기 때문에 각 뉴런에서는 서로 다른 출력이 나올 수 있습니다. (Input이 같거나 다르더라도 각 뉴런에서의 Output은 다르다) Dense Layer는 추출된 feature들을 하나의 Layer로 모으고, 우리가 원하는 Tensor로 표현하기 위한 Layer입니다. 각 뉴런은 이전 계층의 모든 뉴런으로부터 입력을 받게 됩니다. 다시.. 2022. 8. 2.
[AI 개념 다지기] Affine Function 안녕하세요 Foxy현입니다. Articial Neuron을 만들기 위해 Activation Function과 Affine Function이라는 것이 필요합니다. 오늘은 그중 Affine Function에 대해 알아 보겠습니다. Affine Function에 대해 설명하기 앞서 Weighted Sum(가중치 합)에 대해 알아 보겠습니다. Weighted Sum은 가중치 w들을 각각의 feature x에 대해 곱하여 더하는 것을 의미합니다. 우리는 Weighted sum에 bias(b)를 더해준 것을 Affine Function이라고 부릅니다. 이때, 행 벡터 x와 열벡터 w가 하나씩 대응되어 곱해지며, 이 두 벡터의 dot product를 통해 스칼라 값을 도출하게 됩니다. 이에 bias를 더해 Affin.. 2022. 8. 1.
[AI 개념 다지기] Tensor 안녕하세요 Foxy현입니다. 딥러닝 및 머신러닝 공부 시 vector 및 matrix 개념에서 종종 접할 수 있는 Tensor가 무엇인지에 대한 개념을 정리하는 시간을 갖도록 하겠습니다. Tensor tensor는 우리가 지금까지 알던 scalar, vector, matrix를 더 넓은 의미로 부르는 말입니다. 매우 수학적인 개념으로, 데이터의 배열이라고 볼 수 있겠습니다. #스칼라 scalar = 42 #벡터 vector = [1,2,3] #행렬 matrix = [ [1,2,3], [4,5,6], ] #텐서 tensor = [ [ [1,2,3], [4,5,6], ], [ [7,8,9], [10,11,12], ], ] 여기서, rank라는 게 있는데 차원을 의미합니다. 스칼라는 일반적으로 존재하는 값을 .. 2022. 8. 1.