반응형 Study/Deep learning4 ViT(Vision Transformer)란? Vision Transformer(ViT)은 이미지 인식에 Transformer 구조를 도입한 모델로, 기존의 CNN(convolutional neural network) 기반 모델과는 다른 방식으로 이미지를 처리합니다.아래는 ViT의 구조와 동작 방식, 장단점에 대한 자세한 설명입니다.🔍 1. 개념 요약Vision Transformer(ViT)는 이미지를 CNN처럼 convolution 연산 없이, Transformer의 self-attention 메커니즘을 기반으로 처리하는 모델입니다.ViT는 2020년 Google의 논문 “An Image is Worth 16x16 Words” 에서 소개되었습니다. https://doi.org/10.48550/arXiv.2010.11929 An Image is W.. 2025. 6. 6. 단층 퍼셉트론(Single-layer Perceptron)이란? - 2 이전 글에서 단 퍼셉트론의 정의와 개념에 대한 설명을 보고 오셨으면, 가중치와 편향에 대해 설명하겠습니다. 2025.04.26 - [Study/Deep learning] - 단층 퍼셉트론(Single-layer Perceptron)이란? - 1 단순 퍼셉트론(Single-layer Perceptron) 이란? - 1퍼셉트론(Perceptron)은 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)가 1957년에 고안한 고대 화석같은 알고리즘입니다. 퍼셉트론은 신경망(딥러닝)의 기원이 되는 알고리즘으로, 퍼셉트론의 구조를 알면 신경binarylog.tistory.com ✅ 가중치와 편향 도입앞에서 구현한 AND 게이트는 직관적이고 알기 쉽지만, 앞으로를 생각해서 다른 방식으로 수정하고자 합니다. 앞서 설명.. 2025. 4. 27. 단층 퍼셉트론(Single-layer Perceptron)이란? - 1 퍼셉트론(Perceptron)은 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)가 1957년에 고안한 고대 화석같은 알고리즘입니다. 퍼셉트론은 신경망(딥러닝)의 기원이 되는 알고리즘으로, 퍼셉트론의 구조를 알면 신경망과 딥러닝으로 나아가는데 중요한 아이디어를 얻을 수 있습니다. ✅ 단층 퍼셉트론이란?단층 퍼셉트론(또는 단순 퍼셉트론, Single-layer Perceptron)은 다수의 신호를 입력 받아, 하나의 신호를 출력합니다. 여기서 말하는 신호란 전류나 강물처럼 흐름이 있는 것을 상상하면 좋습니다. 전류가 전선을 타고 흐르는 전자를 내보내듯, 퍼셉트론 신호도 흐름을 만들고 정보를 앞으로 전달합니다. 다만 실제 전류와 달리 퍼셉트론 신호는 '흐른다/안 흐른다 (1 or 0)'의 두 가지 값.. 2025. 4. 26. 다양한 딥러닝 아키텍처 알아보기 딥러닝은 수십 년 동안 존재해 왔으며, 다양한 사용 사례에 대해 서로 다른 구조와 아키텍퍼들로 진화해왔다. 그것 중 몇몇은 우리가 우리의 뇌에 대해 가지고 있던 아이디어에 기초했고 다른 것들은 실제 뇌의 작용에 기초했다. 완전 연결 신경망 - Fully connected network, FCN완전 연결 신경망은 가장 기본적이지만 강력한 아키텍처이다. 이것은 하나의 은닉층을 가진 신경망을 사용하는 기존 기계학습의 기법을 직접적으로 확장한 것이다. 완전 연결 신경망은 각 범주에 대한 확률 분포를 찾아 최종 예측값을 구할 수 있기에 모든 아키텍처의 끝부분에 위치한다. 이름이 암시하는 것 처럼 완전 연결 신경망은 이전과 다음 레이어 사이의 모든 뉴런이 서로 연결되어 있다. 완전 연결 신경망은 가중치를 설정하여 .. 2025. 3. 20. 이전 1 다음 반응형
