단층 퍼셉트론

• 퍼셉트론은 입력에 대한 출력을 표현한다.

단층퍼셉트론

• 은닉계층없이 출력계층으로만 구성되어진 간단한 구조
• 기본 신경망 구조
• 독립적

파라미터

• 학습 과정 중에 끊임없이 변경
• 가중치와 편향

텐서

• 다차원 숫자 배열
• 반복문을 피하고 텐서연상을 하는것이 좋다
• gpu에서는 반복문보다 속도가 빠르다

하이퍼파라미터

• 미리 정해주어야하는 값
• 변경되지 않으면서 신경망 구조나 학습 결과에 영향을 미치는 요인

• 에폭

  학습데이터 전체에 대한 한 차례 처리를 에폭이라고 합니다.
  

• 미니배치(minibatch)

  딥러닝 신경망에서 여러 데이터를 한꺼번에 처리한다.
  

회귀 분석

• 수치로 표현함
• 통계학에서는 연속형 변수 사이의 모형을 구한뒤 적합도를 측정하는 분석방법

손실함수

• 평균제곱오차(MSE)를 최소화 하기위한것을 목표로 하는 함수

이진 판단

• Yes or No

  선택 분류

• 다향한 선택 중 하나 선택

경사하강법

• 기울기에 따라 함숫값이 낮아지는 방향으로 이동하는 기법

  순전파

• 입력 데이터에 대해 신결망 구조를 따라가면서 현재의 파라미터값들을 이용해 손실함숫값을 계산하는 과정

  역전파

• 순전파의 계산과정을 역순으로 거슬러 가면서 손실 함숫값에 직간접적으로 영향을 미친 모든 성분에 대해 손실 기울기를 계산하는 과정

딥러닝 모델에 등장하는 네 가지 값들

• 외부에서 주어지는 값
• 각종 중간 계산 결과
• 파라미터(가변 제어 장치)
• 하이퍼 파라미터 고정장치

코드 블록

• 구현 코드
• 실행 코드