인공신경망은 MLE 기계다!

인공신경망(ANN)에서 최대우도추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE) 방법을 사용하는 경우가 많습니다. MLE는 주어진 데이터에 대해 가장 가능성이 높은 모델 파라미터를 찾는 통계적 방법입니다. 신경망의 학습에서 이를 적용하는 것은 네트워크 파라미터를 조정하여 주어진 입력에 대한 출력이 실제 데이터의 분포를 가장 잘 반영하도록 만드는 것을 의미합니다.MLE와 인공신경망인공신경망의 학습 과정은 크게 두 부분으로 나뉩니다: 손실 함수를 정의하고, 이 손실 함수를 최소화하는 파라미터를 찾는 것입니다. MLE 방법을 사용하는 경우, 손실 함수는 종종 데이터의 로그-우도(log-likelihood)의 음수를 사용합니다. 간단히 말해서, MLE는 모델 파라미터를 조정하여 관측된 데이터..
DeepLearning 2024. 6. 27. 00:59
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