회귀 썸네일형 리스트형 5-2. Multi-Layer Perceptron(MLP) Neural Network 용어정의 Overview of MLP Regression vs. Classification Issues for neural network construction 1. 용어정의 패드백 후 작성 예정입니다. 2. Overview of MLP Mulit-Layer Perceptron(MLP) Neural Network 는 말그대로 다수의 레이어로 구성된 네트워크로 아래의 구조와 같이 Input Layer, Hidden Layer, Output Layer 로 구성된다. MLP의 연산과정을 구체적으로 살펴보면, 다음 순서로 나타난다. (1) Input layer에서 입력된 각 데이터들은 각 노드와 노드를 연결하는 Weight를 통해 가중된다. (2) h( ) 함수를 통해 변환되어 Hidden laye.. 더보기 3-8. Logistic Regression 용어정의 Logistic regression 1. 용어정의 아래 페이지를 참고해주세요. 2021.03.31 - [인공지능/머신러닝] - 3-2. Discriminant Functions 2. Logistic regression Logistic sigmoid function이라고도 불리며, σ(.)를 사용하여 p(C_k|x)의 선형 모델을 비선형적으로 Mapping 하는 것이다. 정규분포를 가정한 Class-conditional density의 경우 두 개의 클래스에 대한 평균 2*M와 Covariance matrix 의 M(M+1)/2 개의 미지수를 결정해야 하기 때문에 계산이 더 복잡한 반면, D 차원의 입력데이터를 임의 M 차원으로 변경하여 M 개의 미지수만 결정하면 된다는 장점이 있다... 더보기 2-1. Linear Models for Regression 용어정의 Linear basis funcion models 1. 용어정의 선형 회귀 (Linear regression) : X 와 Y 혹은 t 와의 선형 상관 관계를 모델링하는 분석 기법 선형 / 비선형 (Linear / non-linear) : 선형은 1차 함수의 형태로 직선형을 나타내며, 비선형은 2차 이상의 다항식 혹은 여러 함수가 결합된 형태이다. 유일해 (Unique solution) : 방정식의 해를 근사할 때, 무수히 많은 해를 가지지 않고 하나의 해만 갖는 경우를 일컫는다. 2. Linear Basis Function Models Linear basis function model은 선형 회귀(Linear regression model)이라고도 불리며, 다음 예제로 설명될 수 있.. 더보기 이전 1 다음
