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역전파 즉, 오차 역전파법/오류 역전파 알고리즘이라 불리우는 Backpropagation은 다층 퍼셉트론 학습에서 사용되는 통계적 기법을 의미한다.인공신경망 (Artificial Neural Network)을 학습 시킬 때 사용하는 일반적인 알고리즘이며, 장점으로는 계산적 편의성을 내세우고 있다. 역전파 알고리즘의 특징으로는, Input과 Output을 알고 있는 상태 즉, 지도학습에서 신경망을 학습시킨다. [수식]target : 결과값으로 얻기 바라는 값output : 실제로 얻은 결과값E : 오차 여기서 total 값은, 모든 output에서 발생한 오차의 합이며, 최종 목적은 오차에 관한 함수 E 값을 0에 가깝도록 하는 것이다. 오차가 최대한 0에 가까워 진다면, 그때를 기준으로 정답 값들을 산출..

선형회귀 (Linear Regression)에 대한 코드 분석은 이전 글 참조 : http://cotyledon-it.tistory.com/14 1. 머신러닝의 대표적인 방법론 3가지Supervised Learning (지도학습)데이터에 대한 레이블(명시적인 정답)이 주어진 상태에서 컴퓨터를 학습 시키는 방법론예시 : 그림을 학습시켜 숫자 맞추기Unsupervised Learning (비지도학습)데이터에 대한 레이블(명시적인 정답)이 주어지지 않은 상태에서 컴퓨터를 학습시키는 방법론예시 : 무작위 분포된 데이터를 비슷한 특징으로 묶는 클러스터링 Reinforcement Learning (강화학습)에이전트가 주어진 환경에 대한 행동을 취하고 보상을 얻을 수 있도록 학습시키는 방법론예시 : 알파고2. Hyp..

1. JAVA의 클래스자바의 클래스도 다른 언어와 마찬가지로, 객체를 의미합니다.객체의 특징으로는, 1. 상태(State) - 필드(변수) 2. 행동(Behavior) - 메소드를 모두 가질 수 있다는 것이다. 또한 포인터가 없기 때문에 객체의 함수 또는 변수를 불러오는 경우에는, '->'키워드를 사용하지 않고, 오직 '.' 키워드만을 사용합니다. tv.channel = 7; 또한, JAVA는 다중상속을 지원하는 언어중 하나인데, 이때는 클래스의 함수 내용을 다중으로 상속할 수 없고, 인스턴스 형식으로 껍데기만 불러와 자식클래스에서 내용물을 채우는 형식으로 사용되곤 합니다. 2. JAVA의 상속JAVA에서는 상속을 지원하고 있으며, 위에서 언급 했듯이 다중상속도 지원을 하고 있습니다. 상속은 말 그대로 ..

아주 간단한 JAVA 함수 오버라이딩 예제를 가져왔습니다. 전체 코드는 이렇습니다. package override01; class SuperClass { public void itis() { System.out.println("It's superclass"); } } class SubClass extends SuperClass { public void itis() { System.out.println("It's subclass"); } } public class OverrideExample { public static void main(String[] args) { SuperClass sc = new SuperClass(); SubClass bc = new SubClass(); sc.itis(); bc...

JAVA 상속을활용해서 예제 프로그램을 만들어 보았습니다.Person.javapackage mission; public class Person { protected int age; protected String firstName; protected String lastName; protected String fatherName; public void printName() { System.out.println(String.format("제 이름은 %s %s 입니다.",firstName,lastName)); System.out.println(String.format("제 나이는 %d세 입니다.", age)); System.out.println(String.format("제 아버지는 %s %s 입니다.", f..

지금으로부터 약 1년전인 2017년 5월 18일, 구글 I/O행사에서 구글이 코틀린(Kotlin)을 안드로이드 공식 언어로 채택하였습니다.IOS의 경우 약 4년전 발표되었던 Swift가 간결한 문법을 내세우며 빠르게 Objective-C를 대체해 나가고 있던 상태였습니다. Swift와 문법적으로 비슷한 Kotlin 임에도 불구하고 개발자들이 Kotlin을 사용하지 않았던 이유는, 공식언어가 아닐 뿐더러 구글이 만든 언어도 아니었기 때문입니다. Kotlin은 발표된지 약 7년정도가 되었으며, Kotlin/JVM Kotlin/JS Kotlin/Native 등 여러 환경에서 동작이 가능합니다. Kotlin의 공식 블로그에 의하면, Kotlin의 목표는 Full-Stack 웹개발, Android와 IOS앱/임베..

실제로 딥러닝이 사용되고 있는 사례에 대해서 알아보도록 하겠습니다.여러가지의 활용 예시가 있는데, 3가지정도를 골라보았습니다. 1. 흑백 사진/영상 색 복원 기술이 기술은 처음 보았을때 정말 대박이라고밖에 생각이 들지 않았습니다. 아주아주 오래전 찍었던 흑백 필름 사진을 그당시 존재하지도 않았던 컬러 사진으로 바꾸어주는 혁신적인 기술입니다. 보기 드문 충분한 감동을 줄 수 있는 기술이라고 생각합니다. 실제로 이 기술로 돌아가신 부모님 / 조부모님의 유일한 사진을 흑백으로나마 간직하고 계셨던 분들이 이 기술을 이용해 이제는 가물가물한 살아생전 모습을 더 생생하게 볼 수 있었다는 감동적인 후기도 들려오고 있습니다. 관련 article 사이트https://dl.acm.org/citation.cfm?id=292..

원본 소스 출처 : https://github.com/hunkim/DeepLearningZeroToAll/blob/master/lab-02-3-linear_regression_tensorflow.org.py import tensorflow as tf # Model parameters W = tf.Variable([.3], tf.float32) b = tf.Variable([-.3], tf.float32) # Model input and output x = tf.placeholder(tf.float32) y = tf.placeholder(tf.float32) linear_model = x * W + b # cost/loss function loss = tf.reduce_sum(tf.square(linear..