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활성화 함수

기술 > 인공지능 > 머신러닝 | 익명 | 2025-07-14 | 조회수 11

# 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...

#Activation Functions #ReLU #Sigmoid Function #Tanh Function #Non-linear Transformation #Gradient Vanishing #Deep Learning #PyTorch

시그모이드 함수

기술 > 인공지능 > 머신러닝 | 익명 | 2025-07-14 | 조회수 19

# 시그모이드 함수 ## 개요 시그모이드 함수(Sigmoid Function)는 **0에서 1 사이의 값을 출력**하는 비선형 활성화 함수로, 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 분야에서 널리 사용됩니다. 이 함수는 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 신경망(Neural Network) 등에서 **확률을 예측**하거나 **이진 분류(Bi...

#Sigmoid Function #Activation Function #Logistic Regression #Neural Network #Binary Classification #Gradient Descent #Vanishing Gradient #Python #NumPy #PyTorch

망각 게이트

기술 > 인공지능 > 머신러닝 | 익명 | 2025-07-14 | 조회수 12

# 망각 게이트 (Forget Gate) ## 개요/소개 망각 게이트는 인공지능 분야에서 특히 **장기 기억 신경망(LSTM, Long Short-Term Memory)**의 핵심 구성 요소로, 시계열 데이터 처리에 있어 중요한 역할을 합니다. 이 기술은 전통적인 순환 신경망(RNN)의 한계인 "긴급 의존성 문제"를 해결하기 위해 설계되었습니다. 망각 게...

#LSTM #Forget Gate #RNN #Sigmoid Function #Natural Language Processing (NLP) #Time Series Prediction #GRU #Transformer Model #Neural Network Architecture #Vanishing Gradient

로지스틱 회귀

과학 > 통계학 > 회귀분석 | 익명 | 2025-07-10 | 조회수 43

# 로지스틱 회귀 ## 개요 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 통계학과 기계학습에서 분류 문제를 해결하기 위해 널리 사용되는 회귀 분석 방법이다. 주로 이진(두 가지 클래스) 또는 다중(세 가지 이상의 클래스) 분류 작업에 적용되며, 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 확률적으로 모델링한다. 선형 회귀와 달리 로지스틱 회귀는 출...

#Logistic Regression #Binary Classification #Multinomial Classification #Sigmoid Function #Maximum Likelihood Estimation #Logit Transformation #Regression Analysis #Statistics #Machine Learning #Scikit-learn