문과생CS정복기

MLPMLP는 "Multi-Layer Perceptron"의 약자로, 기본적인 형태의 인공 신경망을 말합니다. MLP는 하나 이상의 hidden layer를 포함할 수 있으며, 각 layer는 여러 개의 뉴런(또는 노드)으로 구성됩니다. MLP는 일반적으로 supervised learning, 즉 지도 학습 문제에 사용됩니다.MLP의 주요 구성 요소Input Layer: 입력 데이터를 받는 첫 번째 층입니다. 각 뉴런은 데이터의 한 특성(feature)에 대응됩니다.Hidden Layers: 하나 이상 존재할 수 있는 중간 층으로, 복잡한 데이터 특징을 학습하는 데 사용됩니다. 각 hidden layer의 뉴런 수는 자유롭게 설정할 수 있으며, 이 수가 많을수록 모델은 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있지만..

DNN, CNN, RNN, 그리고 GAN은 모두 딥러닝 모델의 유형으로, 각각의 모델은 특정 종류의 데이터 또는 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 이들의 기본 개념과 주요 용도를 간단하게 설명하겠습니다.1. DNN (Deep Neural Network, 심층 신경망)기본 개념: 여러 개의 은닉층을 포함하는 전통적인 인공 신경망입니다. 각 레이어는 선형 변환과 비선형 활성화 함수를 통해 데이터를 변형합니다.주요 용도: 분류, 회귀, 패턴 인식 등 일반적인 머신러닝 문제에 사용됩니다. 예를 들어, 고객의 구매 이력 데이터를 사용하여 향후 구매 가능성을 예측할 수 있습니다.2. CNN (Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)기본 개념: 이미지 데이터의 합성곱 층을 사용하여 이..