Stories About AI and Data Technology
Softmax 함수의 기본 개념 이해하기 Softmax 활성화 함수는 딥러닝과 머신러닝 분야에서 매우 중요한 역할을 합니다. 특히 다중 클래스 분류 문제에서 널리 사용되는 이 함수는 입력받은 값들을 확률 분포로 변환하는 역할을 수행합니다. Softmax 함수의 핵심은 여러 개의 실수값을 입력받아 각 값에 대한 상대적인 확률을 계산하는 것입니다. 예를 들어, 이미지 분류 문제에서 고양이, 개, 새를 구분하는 모델을
ReLU 활성화 함수란 무엇인가? 딥러닝 모델을 구축할 때 가장 중요한 요소 중 하나는 활성화 함수입니다. 그 중에서도 ReLU(Rectified Linear Unit) 활성화 함수는 현대 신경망에서 가장 널리 사용되는 함수 중 하나입니다. ReLU는 간단하면서도 효과적인 특성으로 인해 많은 개발자와 연구자들의 사랑을 받고 있습니다. ReLU 함수는 입력값이 0보다 작으면 0을 출력하고, 0보다 크거나 같으면 입력값을 그대로 출력합니다. 수학적으로
탄젠트 활성화 함수의 기본 개념 딥러닝 분야에서 활성화 함수는 신경망의 성능과 학습 능력을 좌우하는 핵심 요소입니다. 그 중에서도 탄젠트 활성화 함수는 독특한 특성으로 인해 많은 주목을 받고 있습니다. 탄젠트 함수는 삼각함수의 하나로, 신경망에서는 주로 쌍곡선 탄젠트(hyperbolic tangent) 형태로 사용됩니다. 탄젠트 활성화 함수의 수학적 표현은 다음과 같습니다: f(x) = tanh(x) = (e^x – e^-x) / (e^x
시그모이드 함수란? 신경망의 기초 이해하기 시그모이드 활성화 함수는 인공신경망과 딥러닝 분야에서 핵심적인 역할을 담당합니다. 이 함수는 입력값을 0과 1 사이의 출력으로 변환하는 특성을 가지고 있어, 주로 이진 분류 문제나 확률을 표현해야 하는 상황에서 유용하게 사용됩니다. 수학적으로 시그모이드 함수는 다음과 같이 표현됩니다: f(x) = 1 / (1 + e^(-x)) 여기서 e는 자연상수(약 2.71828)를 의미합니다. 이 함수의
인공지능과 머신러닝 분야에서 활성화함수는 매우 중요한 역할을 합니다. 이 글에서는 활성화함수를 사용하는 이유와 그 중요성에 대해 자세히 알아보겠습니다. 활성화함수란 무엇인가? 활성화함수는 신경망의 각 뉴런에서 입력 신호를 처리하고 출력을 생성하는 수학적 함수입니다. 이 함수는 입력된 데이터를 비선형적으로 변환하여 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 해줍니다. 비선형성의 중요성 활성화함수를 사용하는 가장 큰 이유는 비선형성을 도입하기 위해서입니다. 비선형 활성화함수
활성화함수란? 신경망의 비선형성을 부여하는 핵심 요소 딥러닝과 인공신경망 분야에서 활성화함수는 매우 중요한 역할을 합니다. 활성화함수는 신경망의 각 뉴런에서 입력 신호를 처리하고 출력을 결정하는 수학적 함수입니다. 이 함수들은 신경망에 비선형성을 부여하여 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 해주는 핵심 요소입니다. 활성화함수가 없다면, 신경망은 단순한 선형 변환에 불과할 것입니다. 이는 복잡한 실세계의 문제를 해결하는 데 큰 제약이 됩니다.