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인공지능 ) 1. 역전파와 순전파에 대해서 설명 2. 손실함수는 어떤 특성을 갖는가 3. 옵티마이저가 무엇인지 설명 4. 위의 4가지의 연관관계를 5줄 이내로 설명2025.01.191. 역전파와 순전파 역전파와 순전파는 딥러닝, 머신러닝 등에서 학습하는 방법을 의미한다. 인공지능 모델은 필연적으로 학습을 진행하게 되는데, 이때 학습의 방향이 앞에서 뒤로 순차적으로 진행되는 학습을 순전파, 뒤에서 앞으로 학습이 진행되는 것을 역전파라고 한다. 2. 손실함수의 특성 손실함수는 학습을 위한 알고리즘이 실제와 얼마나 차이가 나는지, 오류를 판단하기 위한 함수로써 여겨진다. 학습을 기반으로 나온 데이터와 실제데이터 간의 오차를 직접적으로 계산하여 인공지능 모델의 최적화를 위한 가장 중요한 지표로써 간주한다. 3. 옵티...2025.01.19
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[한양대] 일반물리학및실험1 실험6 결과레포트2025.05.041. 빛의 전파와 역제곱 법칙 이번 실험은 광원에서 방출되는 빛의 세기(밝기)가 역제곱의 법칙을 따르는 것을 알아보는 것이 목적이었다. 실험 결과 그래프가 정확한 반비례 모양이 아니고 거의 1차 함수에 가까운 모양을 띠고 있었다. 이는 더 강한 LED와 더 긴 실험장치, 암실에 가까운 실험환경 등이 필요했기 때문으로 보인다. 또한 log-log 그래프를 그려본 결과 기울기가 약 -1.5로 이론값 -2와 차이가 있었는데, 이는 주변 광원의 영향 때문으로 추정된다. 실험을 개선하기 위해서는 등속도 운동을 위한 기계 사용, 주변 광원 제...2025.05.04
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방송통신대학교(방통대) 머신러닝 과목 출석수업과제물 리포트2025.01.241. 머신러닝의 일반적 처리 과정 머신러닝의 일반적인 처리 과정은 학습과 추론으로 구성됩니다. 학습 단계에서는 데이터 전처리, 특징 추출, 학습 진행, 결정 함수 생성 등의 과정을 거치고, 추론 단계에서는 테스트 데이터 전처리, 특징 추출, 추론 진행, 처리 결과 획득 등의 과정을 거칩니다. 2. 머신러닝의 4가지 주제 머신러닝의 4가지 주요 주제는 분류, 회귀, 군집화, 특징 추출입니다. 분류는 입력을 미리 정의된 이산적인 출력으로 매핑하는 문제이고, 회귀는 입력을 연속적인 실수 값으로 매핑하는 문제입니다. 군집화는 데이터를 교집...2025.01.24
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딥러닝 2024년 2학기 방송통신대 출석수업과제물) 인공신경망과 관련된 설명 중 올바른 것을 선택하시오. 다층 퍼셉트론의 구조를 확장하는 방법 등2025.01.261. 인공신경망 인공신경망은 생물학적 뉴런의 작동 원리를 모방하여 만든 기계 학습 모델입니다. 다층 퍼셉트론(MLP)은 인공신경망의 한 형태로, 입력층, 하나 이상의 은닉층, 그리고 출력층으로 구성됩니다. 인공신경망은 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력이 있으며, 활성화 함수를 통해 비선형 관계를 학습할 수 있습니다. 2. 경사 하강법 경사 하강법은 손실 함수의 기울기를 계산하고 이를 활용하여 가중치를 업데이트하는 최적화 알고리즘입니다. 보폭 크기(learning rate)가 너무 크면 손실 함수가 발산하는 문제가 발생할 수 있습니...2025.01.26
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A+받은 정류회로 예비레포트2025.05.101. 반파 정류회로 반파 정류회로의 출력파형을 측정하였습니다. 반파 정류회로는 정현파 교류의 한 반주기만 직류로 변환하는 방식으로, 평균 직류 전압은 입력 전압의 최대값의 0.318배가 됩니다. 다이오드의 피크 역방향 전압(PIV)는 입력 전압의 최대값과 같습니다. 2. 전파 정류회로(중간탭) 전파 정류회로(중간탭)의 출력파형을 측정하였습니다. 전파 정류회로는 정현파 교류의 양의 반주기와 음의 반주기를 모두 직류로 변환하는 방식으로, 평균 직류 전압은 입력 전압의 최대값의 0.636배가 됩니다. 다이오드의 피크 역방향 전압(PIV)...2025.05.10
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인공지능과 기계학습 기말정리2025.01.131. 신경망의 오차 출력계층의 오차와 은닉계층의 오차를 구하는 방법에 대해 설명합니다. 출력계층의 오차는 목표값과 출력값의 차이이지만, 은닉계층에는 목표값이 존재하지 않기 때문에 출력계층의 오차를 재조합하여 은닉계층의 오차를 구합니다. 이러한 방식을 역전파라고 합니다. 2. 경사하강법 오차함수의 기울기에 따라 가중치를 조정하는 경사하강법에 대해 설명합니다. 오차함수로는 제곱오차 방식을 사용하며, 기울기의 부호에 따라 가중치를 반대 방향으로 조정합니다. 오버슈팅을 방지하기 위해 기울기가 완만해질수록 조금씩만 움직이도록 합니다. 3. ...2025.01.13
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인공신경망의 작동 원리 및 파이썬을 이용한 신경망의 손글씨 데이터 인식2025.01.141. 인공신경망의 작동 원리 인공신경망은 뇌 속 뉴런의 작동 원리를 컴퓨터로 구현한 정보 처리 시스템이다. 인공신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되며 입력값과 가중치의 곱을 활성화함수에 넣어 출력값을 생성한다. 행렬곱을 이용하여 가중치 계산을 수행하며, 오차 역전파를 통해 가중치를 업데이트하여 학습을 진행한다. 학습률은 신경망 학습 속도에 중요한 영향을 미친다. 2. 파이썬을 이용한 신경망의 손글씨 데이터 인식 MNIST 데이터베이스의 숫자 손글씨 데이터를 이용하여 3계층 신경망 모델을 구현하였다. 초기화, 학습, 질의의 3...2025.01.14
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기초전자공학실험-반파 및 전파 정류2025.04.291. 반파 정류 반파 정류는 교류 전압을 인가하였을 경우 전압이 양(+)의 주기일 때는 그대로 출력시키고 음(-)의 주기일 때는 차단시킴으로써 그래프의 양(+)의 파형만이 나타나도록 만드는 것이다. 다이오드나 정류관을 사용하여 주기적으로 바뀌는 전류 방향 가운데 한쪽으로 흐르는 전류만을 통과시키고 그것과 반대 방향으로 흐르는 전류는 통과시키지 않는 정류 방법이다. 일반적으로 단일 다이오드를 갖는 회로에서 정류되는 반파신호는 Vm의 최대값의 31.8%와 같은 평균치 또는 동등한 DC 값을 가진다. 2. 전파 정류 전파 정류는 교류 전...2025.04.29
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기초전자실험 4장_반파 및 전파 정류_결과레포트2025.04.301. 반파 정류 반파 정류 회로의 출력 직류 전압을 계산하고 측정하였다. 반파 정류 회로에서 다이오드 양단에 걸리는 최대 전압은 인가된 정현파 신호의 피크 값과 동일하다. 반파 정류 신호의 직류 값은 피크 값 Vm의 31.8%이다. 실험 결과 이론값과 측정값이 약 13% 차이가 났다. 2. 전파 정류 전파 정류 회로의 출력 직류 전압을 계산하고 측정하였다. 전파 정류 신호의 직류 값은 피크 값 Vm의 63.6%이다. 브리지 방식 전파 정류 회로와 중앙-탭 변압기 구조의 전파 정류 회로를 구성하여 실험하였다. 실험 결과 이론값과 측정...2025.04.30
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인천대학교 재료기초실험 레포트 - 다이오드의 정류 특성2025.05.071. 정류 정류는 교류를 직류로 변화하는 과정이다. 정류 방식은 종류나 모양에 따라 반파 정류 회로, 전파 정류 회로로 구분된다. 회로의 구성, 출력 전압에 따라 브리지 정류 회로, 배전압 정류 회로 등으로 나뉜다. 2. 반파 정류 반파 정류 회로는 교류의 (+) 반주기에 순방향으로 바이어스되어 큰 전류가 흘러 부하 전하 양단에 출력 전압이 걸리고, 교류의 (-) 반주기에 역방향으로 바이어스되어 작은 전류가 흘러 부하 저항 양단에 출력 전압이 걸리지 않는다. 직류 출력 전류의 평균값은 V_m/π. 3. 전파 정류 전파 정류 회로는 ...2025.05.07
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