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인공지능 6. CNN 서론    컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주는 딥러닝의 한 방식이다. 그렇기에 이 컨볼루션 신경망(CNN)은 딥러닝 분야에서 혁신을 가져온 주요 기술 중 하나이다.Fully-Connected DNN     Fully-Connected DNN(Deep Neural Network)은 입력층에서부터 출력층까지 모든 뉴런이 서로 연결된 구조를 가지고 있다. 이러한 구조는 복잡한 패턴을 학습할 수 있는 능력을 가지고 있지만, 많은 파라미터와 과적합의 위험이 동반된다.Fully-Connected DNN의 문제점   Fully-Connected DNN은 입력받는 값들이 단순 나열되어 있기 .. 2024. 4. 25.
닌텐도 스위치 필수 게임 추천 서론 여러분의 닌텐도 스위치 경험을 한층 더 풍부하게 만들어 줄 최고의 게임들을 소개해드리고자 한다. 젤다 야생의 숨결 & 왕국의 눈물 각각 74,800원 한국어 지원, 1인용 전문가와 일반인의 평가 만점에 가까운 게임, 오픈월드의 장르를 확장 및 개척한 게임, 순수한 모험의 재미를 극한으로 끌어낸 게임 젤다의 전설 시리즈이다. 그 어떠한 수식어가 부족할 만큼 자유도가 매우 뛰어난 게임이다. 수집, 힐링, 모험, 전투, 편의성, 창의력, 스토리, 기믹, 떡밥, 이스터에그 등 플레이어가 원하는 대로 플레이할 수 있다. 슈퍼마리오 오디세이 64,800원, 한국어 지원, 1~2 인용 기존의 마리오와 모자의 빙의(캡처)를 이용하여 적이나 주변 동물과 사물 등을 이용하여 기믹을 풀고 맵을 탐사하는 마리오 시리즈 .. 2024. 4. 21.
인공지능 5. DNN 서론 딥러닝 네트워크, 특히 DNN(Deep Neural Networks)의 기본 구조와 작동 원리에 대해 알아보자. 데이터가 네트워크를 통해 어떻게 전파되는지부터, 예측과 실제 값 사이의 차이를 어떻게 학습하는지, 그리고 기울기 손실 및 기울기 폭발 문제에 대한 현대적 해결책까지, DNN의 전반적인 메커니즘을 간략히 살펴보자. DNN DNN는 인간의 뇌의 신경망에서 영감을 받은 인공지능 기술의 핵심이다. 이는 다수의 은닉층(hidden layer)을 포함하여 복잡한 데이터 패턴을 인식하고 학습할 수 있는 능력을 가지고 있다. 이러한 구조는 단순한 패턴 인식뿐만 아니라, 복잡한 추론, 의사결정, 그리고 자연어 처리 같은 고급 기능을 수행할 수 있게 한다. Deep Network와 Shallow Netwo.. 2024. 4. 19.
춤추는 AR 프로그램 보호되어 있는 글 입니다. 2024. 4. 15.
유니티 쿼리도 제작 보호되어 있는 글 입니다. 2024. 4. 15.
유니티 자동전투게임 보호되어 있는 글 입니다. 2024. 4. 15.
유니티 뱀파이어 서바이벌 역기획 및 제작 보호되어 있는 글 입니다. 2024. 4. 15.
인공지능 4. 다층 신경망 서론 다층신경망(Multi-layer Neural Networks)은 인공지능(AI)과 머신러닝에서 사용되는 핵심적인 알고리즘 중 하나로, 복잡한 데이터 문제를 해결할 수 있는 강력한 도구이다. 다층신경망은 그 구조상 복잡한 비선형 관계와 패턴을 모델링할 수 있으며, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 발휘한다. 은닉층의 깊이와 넓이를 조정함으로써, 모델의 성능을 높일 수 있는 가능성이 크며, 현대 AI 기술의 발전에 큰 기여를 하고 있다. 다층신경망 다층신경망(Multi-layer Neural Networks)은 입력층(Input Layer), 하나 이상의 은닉층(Hidden Layers), 그리고 출력층(Output Layer)으로 구성된 신경망 구조를 가지고 있.. 2024. 4. 11.
인공지능 3. 단층 신경망 서론 단층신경망은 인공지능의 기본이 되는 모델이다. 단층신경망을 통해 기계학습의 기초를 탄탄히 다져보자. 퍼셉트론과 단층신경망 퍼셉트론은 입력층과 출력층, 두 부분으로 구성되어 있으며, 여러 입력 값에 각각의 가중치를 곱한 뒤, 그 합을 활성화 함수에 넣어 출력을 결정한다. 퍼셉트론은 기본적으로 단층 신경망의 형태를 취하고 있지만, 주로 선형 이진 분류 문제를 해결하는 데 사용되며, 하나의 출력 뉴런만을 가진다. 단층 신경망은 입력층과 출력층, 단 두 층으로만 이루어진 가장 간단한 형태의 인공 신경망이다. 입력층은 외부 세계로부터 데이터를 받아들이는 역할을 하고, 출력층은 입력 데이터를 바탕으로 최종적인 결정이나 예측을 내놓는다. 이때, 단층 신경망은 입력층과 출력층 사이에 가중치를 적용하고, 활성화 함.. 2024. 4. 7.
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