분류 전체보기344 [2025-1] 윤선우 - 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 리뷰, (CH 3.5) 출력층 설계하기 신경망은 회귀와 분류에 사용된다. 이때 회귀(regression)란 입력 데이터에서 (연속적인) 수치를 예측하는 문제, 분류(classification)란 데이터가 어느 클래스에 속하느냐를 구별하는 문제를 일컫는다. 회귀에는 항등 함수를, 분류에는 소프트맥스 함수를 사용한다. 1. 항등 함수와 소프트맥스 함수 구현하기회귀에서 사용하는 항등함수는 입력을 그대로 출력한다. 그래서 출력층에 항등함수를 사용하면 입력 신호가 그대로 출력된다. 신경망 그림은 다음과 같이 표현된다:분류에서 사용하는 소프트맥스 함수의 식은 다음과 같이 표현된다:(이때 exp(x)는 e^x를, n은 출력층의 뉴런 수를, yk는 그중 k번째 출력임을 뜻한다.)소프트맥스의 출력은 모든 입력 신호로부터 화살표를 받는데, 이는 식의 분모에서도.. 2025. 3. 5. [2025-1] 백승우 - LegalAgentBench: Evaluating LLM Agents in Legal Domain LegalAgentBench: Evaluating LLM Agents in Legal DomainWith the increasing intelligence and autonomy of LLM agents, their potential applications in the legal domain are becoming increasingly apparent. However, existing general-domain benchmarks cannot fully capture the complexity and subtle nuances of real-worarxiv.org1. IntroductionLLM의 발전으로 법률 전문가들이 법률 연구, 계약서 작성, 판례 분석과 같은 업무를 더욱 효율적으로 처리할 수 있.. 2025. 3. 4. [2025-1] 백승우 - LLaVA-Med: Training a Large Language-and-Vision Assistant for Biomedicine in One Day LLaVA-Med: Training a Large Language-and-Vision Assistant for Biomedicine in One DayConversational generative AI has demonstrated remarkable promise for empowering biomedical practitioners, but current investigations focus on unimodal text. Multimodal conversational AI has seen rapid progress by leveraging billions of image-text pairs froarxiv.org1. IntroductionCurrent investigations focus on un.. 2025. 3. 4. [2025-1] 윤선우 - 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 리뷰, (CH 2.1, 2.2) 퍼셉트론과 단순한 논리 회로 밑바닥부터 시작하는 딥러닝딥러닝 분야 부동의 베스트셀러!머리로 이해하고 손으로 익히는 가장 쉬운 딥러닝 입문서 이 책은 딥러닝의 핵심 개념을 ‘밑바닥부터’ 구현해보며 기초를 한 걸음씩 탄탄하게 다질 수 있도www.google.com1. 퍼셉트론이란?1957년 프랑크 로젠블라트가 고안한 알고리즘으로, 아주 오래 됐지만 딥러닝과 신경망의 기원이 됐다. 다수의 신호를 입력값으로 가지며, 이를 통해 하나의 신호를 출력한다. 이때의 신호는 정보의 “흐름”이며, 출력값은 둘 중 하나이다: 신호가 흐른다(=1), 신호가 흐르지 않는다 (=0) 입력값에 가중치를 곱한 후 더한 값이 한계(=임계값, θ)를 넘어서면 1, 넘어서지 못하면 0을 출력한다. 이를 식으로 나타내면 다음과 같다. 이때 가중치는 클수록 그 값이 .. 2025. 3. 4. 이전 1 ··· 28 29 30 31 32 33 34 ··· 86 다음
