딥러닝

면접 준비 - 딥러닝 기본 내용 1. 딥러닝이란?딥러닝은 머신러닝의 한 분야입니다. 딥러닝 모델은 여러 층의 뉴런으로 구성되어 있으며, 복잡한 데이터에서 패턴을 학습하고 추출할 수 있습니다. 대표적인 모델로는 CNN, RNN, Transformer 등이 있습니다. 2. CNN(Convolutional Neural Networks)란?합성곱 신경망(CNN)은 데이터로부터 직접 학습하는 딥러닝의 신경망 아키텍처입니다. CNN은 합성곱 계층과 풀링 계층을 사용해 이미지의 지역적 특징을 추출하고, 이를 기반으로 이미지 관련 처리 작업을 수행합니다. CNN은 이미지 분류, 분할, 생성, 객체 탐지 등의 분야에서 활용됩니다. 3. 역전파 알고리즘(Backpropagation)이란?다층 퍼셉트론 같은 깊은 신경망이 ..

1. Computational graphs Computational graphs란 계산 과정을 그래프로 나타낸 것이다. 그래프는 노드(node)와 에지(edge)로 나타낸다. Computational graphs에서 화살표를 따라 왼쪽에서 오른쪽으로 진행하게 되는데 이것을 순전파(forward propagation)라고 한다. 이름에서 알 수 있든 역전파는 오른쪽에서 왼쪽으로 계산하는 것이다. 계산 그래프를 사용하면 2가지 장점이 있다. 첫 번째는 국소적 계산이 가능하다. 각 노드에서의 계산은 국소적 계산인데 국소적 계산을 하게 되면 전체에서 어떤 일이 벌어지든 상관없이 자신과 관계된 정보만으로 결과를 출력할 수 있다. 두 번째는 역전파를 통해 효율적으로 미분을 할 수 있다. 2. Back Propaga..