# 활성화 함수 ## 개요/소개 활성화 함수는 인공신경망(ANN)에서 입력 신호를 처리하여 출력을 생성하는 데 사용되는 핵심 요소입니다. 이 함수는 신경망이 비선형 관계를 학습할 수 있도록 하며, 단순한 선형 모델로는 해결 불가능한 복잡한 문제(예: 이미지 인식, 자연어 처리)를 해결하는 데 기여합니다. 활성화 함수의 선택은 네트워크 성능, 수렴 속도...
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"활성화 함수"에 대한 검색 결과 (총 55개)
# 인공신경망 (Artificial Neural Network) ## 개요 **인공신경망**(Artificial Neural Network, ANN)은 생물학적 신경계의 구조와 기능을 모방하여 설계된 계산 모델입니다. 인간 뇌의 신경 세포(뉴런)들이 서로 연결되어 정보를 처리하고 학습하는 방식을 알고리즘으로 구현한 것으로, **딥러닝**(Deep Lea...
# 텐서 (Tensor) ## 개요 **텐서(Tensor)**는 수학 및 물리학에서 다차원 배열을 일반화한 개념으로, 현대 인공지능(AI)과 머신러닝 분야에서 핵심적인 데이터 구조로 사용됩니다. 선형대수학의 스칼라(0차원), 벡터(1차원), 행렬(2차원)을 모두 포함하는 상위 개념으로, $N$차원 배열을 의미합니다. 딥러닝 프레임워크인 TensorFl...
# 모델 예측 (Model Prediction) ## 개요 **모델 예측**(Model Prediction)은 머신러닝 및 딥러닝 분야에서 학습된 알고리즘이 새로운, 보지 못한 데이터(Unseen Data)에 대해 특정 결과를 도출해 내는 과정을 의미합니다. 모델 학습(Model Training)이 과거의 데이터(레이블이 있는 정답 데이터)를 통해 패턴...
# 잊음 게이트 (Forget Gate) **잊음 게이트**(Forget Gate)는 순환 신경망(RNN)의 변형인 **게이트드 리커런트 유닛(Gated Recurrent Unit, GRU)** 및 **장기 단기 기억(Long Short-Term Memory, LSTM)** 네트워크에서 핵심적인 역할을 수행하는 구성 요소입니다. 이 게이트의 주요 기능은 ...
# 잔차 연결 (Residual Connection) ## 개요 **잔차 연결**(Residual Connection), 또는 **잔차 학습**(Residual Learning)은 심층 신경망(Deep Neural Network)의 학습 효율성을 획기적으로 개선하기 위해 도입된 핵심 기법입니다. 이 개념은 특히 **딥러닝(Deep Learning)** ...
# 가중치 초기화 (Weight Initialization) ## 개요 **가중치 초기화**(Weight Initialization)는 인공 신경망(Artificial Neural Network)을 학습시키기 전에 네트워크의 가중치(Weight)와 바이어스(Bias)에 초기값을 부여하는 과정을 의미합니다. 딥러닝 모델의 성능은 아키텍처와 하이퍼파라미터뿐...
# Categorical Cross-Entropy (범주형 교차 엔트로피) ## 개요 **Categorical Cross-Entropy**(범주형 교차 엔트로피)는 머신러닝, 특히 딥러닝 분야에서 다중 클래스 분류(Multi-class Classification) 문제의 손실 함수(Loss Function)로 널리 사용되는 지표입니다. 이 함수는 모델이...
# 리니어ReLU (LinearReLU) **리니어ReLU(LinearReLU)**는 인공 신경망(Artificial Neural Networks)에서 활성화 함수(Activation Function)로 사용되는 수학적 연산자입니다. 이 함수는 입력값이 양수일 경우 선형적으로 값을 전달하고, 음수일 경우 0으로 고정하는 **ReLU(Rectified Li...
# 순환 신경망 (Recurrent Neural Network, RNN) ## 개요 **순환 신경망**(Recurrent Neural Network, 약자 **RNN**)은 인공 신경망의 한 종류로, 시계열 데이터나 연속된 데이터 시퀀스를 처리하는 데 특화된 아키텍처입니다. 기존 전진 신경망(Feedforward Neural Network)이 입력과 출...
# 가중치 (Weight) **가중치**(Weight)는 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN) 및 머신러닝 모델에서 입력 데이터의 중요도를 결정하는 핵심 매개변수입니다. 신경망이 학습을 통해 데이터를 이해하고 예측하는 과정에서 가장 중요한 역할을 하며, 모델의 성능을 결정짓는 가장 큰 요소 중 하나입니다. 이 문서에서는 가...
# RNN 기반 모델 ## 개요 RNN 기반 모델은 **순환 신경망**(Recurrent Neural Network, RNN)을 활용한 음성 인식 시스템의 핵심 구성 요소로, 시간에 따라 변화하는 시계열 데이터인 음성 신호를 효과적으로 처리할 수 있도록 설계된 머신러닝 모델이다. 음성은 시간 축을 따라 연속적으로 발생하는 파형 정보이므로, 과거의 입력이...
# 딥러닝 기반 방법 ## 개요 딥러닝 기반 방법은 머신러닝의 한 분야로, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)의 다층 구조를 활용하여 데이터에서 복잡한 패턴과 특징을 자동으로 학습하는 기술입니다. 특히 깊은 네트워크 구조(즉, 여러 개의 은닉층을 가진 구조)를 사용함으로써 기존의 머신러닝 기법들이 해결하기 어려웠던 고차...
# 가중치 행렬 ## 개요 **가중치 행렬**(Weight Matrix)은 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 핵심 구성 요소 중 하나로, 뉴런 간의 연결 강도를 수치적으로 표현한 행렬입니다. 이 행렬은 입력 신호가 네트워크를 통해 전파될 때 각 연결 경로에 적용되는 가중치를 담고 있으며, 신경망이 학습하는 과정은 주로...
# AVX **AVX**(Advanced Vector Extensions)는 인텔이 개발한 SIMD(Single Instruction, Multiple Data) 명령어 집합으로, 프로세서의 벡터 처리 성능을 크게 향상시키기 위해 설계되었습니다. AVX는 기존의 SSE(SSE2~SSE4) 명령어 집합을 확장하여 더 넓은 데이터 폭과 더 효율적인 명령어 인...
# EfficientNet-B0 ## 개요 **EfficientNet-B0**은 구글 리서치(Google Research)에서 2019년에 제안한 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 아키텍처로, **EfficientNet**(Efficient Neural Network) 시리즈의 가장 작은 모델이다. Effic...
# tanh ## 개요 **tanh**(하이퍼볼릭 탄젠트, Hyperbolic Tangent)는 인공신경망에서 널리 사용되는 **비선형 활성화 함수** 중 하나입니다. 수학적으로는 입력값에 대한 하이퍼볼릭 탄젠트 값을 출력하며, 출력 범위가 **-1에서 1 사이**로 제한된다는 특징을 가지고 있습니다. 이는 신경망의 학습 안정성과 수렴 속도에 긍정적인 ...
# SIMD ## 개요 **SIMD**(Single Instruction, Multiple Data)는 병렬 처리 기술의 한 형태로, 하나의 명령어를 동시에 여러 개의 데이터에 적용하는 아키텍처를 의미합니다. 이 기술은 멀티미디어 처리, 과학 계산, 머신러닝 등 대량의 데이터를 효율적으로 처리해야 하는 분야에서 매우 중요한 역할을 합니다. SIMD는 프...
# 다중 클래스 분류 ## 개요 다중 클래스 분류(Multiclass Classification)는 머신러닝 및 데이터 과학 분야에서 중요한 분석 기법 중 하나로, 주어진 입력 데이터를 **세 개 이상의 서로 독립적인 클래스**(카테고리)로 분류하는 작업을 말합니다. 이는 이진 분류(Binary Classification)의 일반화된 형태이며, 현실 세...
# 다중 의도 처리 ## 개요 다중 의도 처리(Multiple Intent Processing)는 자연어처리(NLP) 분야에서 사용자 입력 문장 속에 여러 개의 의도(intent)가 동시에 포함되어 있을 때, 이를 정확히 분석하고 분리하여 각각의 의도를 인식하고 처리하는 기술을 의미합니다. 기존의 의도 분류(Intent Classification) 시스...