[ML Algorithm] 딥러닝(Deep Learning) 합성곱 신경망(CNN, Convolution Neural Network, 패딩, 풀링, 채널)
Deep Learning 방법 중 많이 쓰이는 CNN(Convolution Neural Network)에 대해 알아보겠습니다. 1. CNN 이란? - 합성곱이라는 연산을 사용하는 신경망을 일컫는다. - 합성곱이란 쉽게 말해서 두 개의 합수를 곱해서 합하는 것이라고 보면 된다. 위의 수식은 합성곱을 나타낸 수식이다. 여기서 f(), g() 함수를 합성곱 하였으며, 이때 g() 함수의 경우 반전(-τ), 그리고 t만큼 이동시켰다. 그리고 이를 타우가 변화하면서의 결과를 저장하는 것을 합성곱(Convolution)이라고 한다. - 합성곱을 사용하는 이유! 함수 f()는 우리가 가지고 있는 본래의 신호, 행렬, 이미지 등으로 보면 됨. 이때 함수 g()는 필터, 가중치, 커널 등으로 볼 수 있다. 이를 합성곱 ..
2022. 3. 20.
[ML Algorithm] Clustering (머신러닝, 군집화, 군집 분석, 두 점사이의 거리, 최소연결법, 최장연결법, 중심연결법, 평균연결법, 덴드로그램, K means, DBSCAN)
Machine Learning Algorithm 중 하나인 Clustering에 대해 알아보겠습니다. 1. 군집화 (Clustering) 란?! - 어떤 데이터가 있을 때 그 데이터가 어떻게 서로 무리(군집)를 지었는지 패턴을 알아보는 것. - 클러스터란 비슷한 특성을 가진 데이터들의 집단 - 목적에 따라(마케팅, 데이터 분석용도 등)군집 나누기는 달라질 수 있음. - "거리"의 개념으로 군집을 정의함 ex) 비슷한 아이들은 거리가 가깝고, 다른 아이들은 거리가 멀다. 2. 거리행렬과 두 점 사이의 거리를 계산하는 방법 - 거리행렬 : 두 점 사이의 거리를 배열하여, 행렬로 표시한 것 - 두 점 사이의 거리를 계산하는 방법 1) 최단 연결법 (Single Linkage) 데이터 A 와 군집 C와의 거리,..
2022. 2. 2.
