Artificial Intelligence
[A.I] Learning ( 학습 )
앞선 글에서 https://withseungryu.tistory.com/109?category=894604 [A.I] Learning - Gradient descent learning ( 경사 하강법) 🧐 Gradient Descent Learning 이란? Input을 넣었을 때 우리가 원하는 Output을 얻기 위해서는 그에 맞는 함수를 찾아야 한다. 알맞은 Output이 나오도록 하는 F(x)를 찾기 위해서 우리는 컴퓨터에 학습(Learnin withseungryu.tistory.com 우리가 원하는 Target값과 실제 퍼셉트론을 거쳐서 나오는 Output값의 차이인 에러를 최소화하기 위해 각 가중치들의 편미분을 통해 Error값이 최소가 나올 수 있도록 가중치를 조절해야한다고 했다. 💡 이 때 ..
[A.I] Learning - Gradient descent learning ( 경사 하강법)
🧐 Gradient Descent Learning 이란? Input을 넣었을 때 우리가 원하는 Output을 얻기 위해서는 그에 맞는 함수를 찾아야 한다. 알맞은 Output이 나오도록 하는 F(x)를 찾기 위해서 우리는 컴퓨터에 학습(Learning)을 시켜준다. ( Perceptrone에서는 F(x)를 찾는다는 것은 Weight들을 찾는 것을 의미한다. ) 위와 같이 알고리즘에 Training Data를 넣은 결과와 예상되는 Target Answer를 비교한다. 비교한 결과에 따라 학습을 시켜주며 모든 값이 Target Answer와 동일하도록 반복하며 학습시킨다. 이런 과정 속에 틀린 값, 즉 Error들이 나올 수 있는데 어떻게 하면 이 Error를 최소화시킬 수 있을까? 일단 Error를 구해보..
[A.I] Non-linear Problem을 Linear Problem으로 바꿔주기
🧐 만약 아래 그래프처럼 Perceptrone을 거쳐 나온 Output값들이 선형적으로 나눠지지 못한다면? 💡 우선, Linear, Non-linear Problem이 무엇일까? Linear Problem(선형 문제) 하나의 직선이나 평면, 초평면으로 모든 sample의 class를 분리할 수 있는 문제 Non-linear Problem(비선형 문제) 하나의 직선으로 모든 sample의 class를 분리할 수 없는 문제 우리는 비선형 문제(Non-linear Problem)는 분류를 해줄 수 없기 때문에 이를 나눌 수 있게 하도록 선형 문제(Linear Problem)로 바꿔줘야 한다. 💡 Solution 1. Input vectors의 차원을 높여보자 새로운 특징을 만드는 것이 아닌 새로운 데이터를 조..