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딥러닝 신경망

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딥러닝 신경망

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- [나레이터] 전등 스위치는 단순한 일상 용품입니다. 그것은 모든 것을 켜고, 끕니다. 뇌의 뉴런도 켜졌다 꺼졌다 하는 스위치입니다. 그들은 켜집니다. 그리고 그런 일이 일어나면 전기 충격이 축삭돌기를 따라 내려가 다른 뉴런을 켤 수 있습니다. 그리고 여러분이 수많은 스위치들을 가지고 있을 때, 예를 들어 여러분의 머릿속에 있는 뉴런들처럼 그것들을 천00억 개 가지고 있을 때, 그것들이 모두 연결되면, 사랑과 의식과 같은 놀라운 일들이 일어날 수 있습니다. 그리고 데이터 과학에서 인공 신경망은 생물학적 신경망에서 느슨하게 영감을 받아 작동하는 곳에서 놀라운 일을 일으킬 수도 있습니다. 예를 들어 스스로 안전하게 운전할 수 있는 자율 주행 자동차나 MRI 및 EKG에서 질병을 진단하는 데 도움이 되는 의료 진단 또는 태그를 지정하지 않고도 사진을 찾을 수 있는 기능이 있습니다. 사실, 특히 뉴럴 네트워크와 딥 러닝 뉴럴 네트워크는 지난 몇 년 동안 매우 성공적이고 다양한 방식으로 사용되어 우리는 지금 개발과 확장의 시기를 겪고 있으며, 이는 AI의 새로운 캄브리아기 폭발이라고 불립니다. 하지만 원래의 질문으로 돌아가서, 딥 러닝 뉴럴 네트워크란 정확히 무엇일까요? 글쎄요, 여기 입력 계층으로 구성된 매우 간단한 버전이 있으며, 실제 처리를 수행하는 여러 숨겨진 계층과 응답을 제공하는 출력 계층으로 구성됩니다. 예를 들어, 사진에 있는 내용을 분류할 수 있는 신경망을 만들고 싶다면 디지털 사진을 찍고 사진에 있는 각 픽셀의 X 및 Y 좌표와 빨간색, 녹색 및 파란색 구성 요소를 얻는다고 상상해 보십시오. 이것은 각 픽셀에 대해 5개의 숫자이며 사진에는 많은 픽셀이 있을 수 있지만 해당 정보는 신경망의 첫 번째 또는 입력 계층으로 이동합니다. 그런 다음 아마도 그 정보를 가져와서 그런 방식으로 결합하기 시작하고, 우리가 인간이 할 수 있는 방식으로 생각하고 싶다면 신경망이 반드시 그렇지는 않지만, 첫 번째 단계는 이미지에서 선을 찾는 것이라고 생각할…

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