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[인공지능] 합성곱 신경망 2024. 12. 5. 완전연결 (fully connected) : 신경망에 인접하는 계층의 모든 뉴련과 결합되어 있음Affine 계층 : 완전히 연결된 계층단점 : 데이터의 형상이 무시됨 : 이미지는 가로 x 세로 x 채널 색상 로 구성된 3 차원 데이터인데 완전연결 계층에 입력할 때는 3 차원 데이터를 평평한 1 차원 데이터로 평탄화해줘야 함 합성곱 신경망(CNN) : 합성곱 계층 (convolution layer)과 풀링 계층 (pooling layer)가 추가합성곱 계층 : 형상을 유지함, 이미지도 3 차원 데이터로 입력받으며 , 다른 계층에도 3 차원 데이터를 전달함입출력 데이터 : 특징맵 (feature map)출력에 가까운 층에서는 Affine ReLU 구성을 사용할 수 있음마지막 출력 계층에서는 Affine So..

[인공지능] 학습 관련 기술들

[인공지능] 학습 관련 기술들 2024. 12. 5. Optimization (최적화): 손실함수의 값을 가능한 한 낮추는 매개변수의 최적값을 찾는 것 Stochastic Gradient Descent (확률적 경사 하강법): 매개변수의 기울기를 구해 기울어진 방향으로 매개변수 값을 갱신하는 일기울어진 방향으로 일정 거리만 가는 방법W : 갱신할 가중치 매개변수n : 학습률L : W로 미분한 값, 손실함수의 기울기비등방성 함수에서는 탐색 경로가 비효율적 Momentum (모멘텀) : Gradient Descent를 통해 이동하는 과정에 일종의 ‘관성’을 주는 방법현재 Gradient를 통해 이동하는 방향과는 별개로 과거에 이동했던 방식을 기억하면서 그 방향으로 일정 정도를 추가적으로 이동하는 방식알파 : 얼마나 momentum을 줄 것인지에 대한 term..

[JSP] 세션 2024. 12. 5. 세션 : 클라이언트의 요청에 따라 접속된 웹 서버와 가상으로 연결된 상태를 유지하도록 함세션은 서버공간에서 생성되므로 보안 유지에 유리하지만 데이터를 저장하기 위한 한계성에 대한 문제는 존재클라이언트와 웹 서버 간의 접속을 통해 생성된 세션웹 서버 공간에 생성되는 객체로 웹 브라우저마다 하나씩 존재네트워크 환경에서 여러 사용자 중 특정인에 대한 구분자의 역할 수행세션을 통해 접속된 웹 브라우저를 닫기 전까지는 사용자 정보를 지속적으로 활용 가능session 내장 객체 : 웹 브라우저에서 웹 서버에게 서비스를 요청할 경우, 요청한 웹 브라우저에 관한 정보를 저장하고 관리하는 역할, page 지시문 session 속성 true로 설정 setAttribut() 메소드 : 세션을 생성할 때 사용session...

[네트워크] TCP와 소켓 프로그래밍

[네트워크] TCP와 소켓 프로그래밍 2024. 12. 5. 전송계층이 해야 할 일다양한 응용 프로그램들이 인터넷을 사용할 수 있는 멀티 인터페이스를 제공전송된 데이터의 무결성을 보장네트워크의 상태는 매우 유동적이기 때문에 이에 맞추어 혼잡 제어연결을 설정하는 문제와 해제하는 문제를 담당TCP : 전송계층이 해야 하는 대표적인 작업을 담당하는 프로토콜응용 프로그램이 소켓을 통해 인터넷으로 전달할 데이터를 보내면 TCP는 TCP 헤더를 붙여서 IP로 내려 보냄IP는 IP 헤더를 붗여 이더넷으로 내려 보내면 이더넷이 데이터 전송 TCP 헤더 = 32bit(4byte) = IP 헤더TCP 헤더의 필수 부분 = 5 * 4byte = 20byte ( 옵션 있으면 4byte씩 증가)Source Port : 보내는 쪽 포트Destination Port : 받는 쪽 포트, 받는..

[네트워크] 전송 계층 2024. 12. 5. TCP : 전송계층의 대표 프로토콜, 네트워크 계층과 응용 프로그램의 연결을 담당프로그램들은 TCP를 통해서 인터넷 이용 가능여러 프로그램들이 데이터를 보낼 수 있는 인터페이스를 만들어 주는 것인터페이스가 TSAP (Transport Service Access Point)전송계층 데이터의 단위 TPDU (Transport Protocol Data Unit)일련번호와 ACK 사용 : 전송 계층은 목적지에 도착한 데이터가 순서가 뒤바뀌거나 사라진 것은 없는지 확인슬라이딩 윈도우 프로토콜을 사용하여 혼잡 제어TCP와 IP 차이IP: 목적지까지 데이터 전송만 담당하며, 연결 개념이 없음TCP: 응용 프로그램 간의 연결 설정과 해제 지원, 데이터를 신뢰성 있게 전송하도록 보장전송 계층 주요 작업설명분할과 병합데이..

[JSP] JDBC 2024. 12. 4. JDBC : 다양한 DBMS 제조사들은 본사에서 개발한 DBMS를 Java 프로그램과 연동할 수 있도록 기술 지원, 데이터베이스를 조작하기 위한 API 로 메소드 호출용 SQL 인터페이스를 지원 > 연결 성공 : " + conn); } catch(ClassNotFoundException e){ out.println(">> 연결 실패 : 드라이버 복사 필요!"); } catch(SQLException e){ out.println(">> 연결 실패 : SQL 명령문 확인 필요!"); } finally{ // 5. 닫기 : Connection 객체 닫기 try{ if(conn != null) conn.close(); } catch(SQLException e){ ..

[JSP] 데이터베이스 2024. 12. 4. 데이터 파일 구조레코드(Record): 서로 연관된 정보를 모은 단위파일(File): 여러 개의 레코드로 구성됨파일시스템 관리데이터 파일은 운영체제의 파일 시스템을 통해 관리됨 중복 저장 문제:동일한 정보가 응용 분야에 따라 여러 파일에 중복 저장되어 비효율적 데이터베이스 : 여러 사람에 의해 특정 분야에서 사용될 목적으로 통합하여 관리되는 데이터의 집합체다수의 사용자가 사용하는 데이터들의 공유와 운영을 위해 저장해 놓은 공간으로 자료 항목의 중복성 제거자료를 즈고화하여 저장함으로써 데이터 검색과 업데이트의 효율성을 높임DBMS(데이터베이스 관리 시스템) : 데이터베이스를 직접 응용 프로그램들이 조작하는 것이 아니라 데이터베이스를 조작하는 별도의 소프트웨어를 의미, ex) MySQLMySQL : 전 세계..

[인공지능] 오차역전파법 2024. 12. 4. Backpropagation (오차역전파법) : 오차를 역으로 전파하는 방법, 가중치 매개변수의 기울기를 효율적으로 계산 Computational graph (계산 그래프) : 계산 과정을 그래프로 나타낸 것, 복수의 Node와 Edge로 표현국소적 계산을 전파함으로써 최종 결과를 얻음국소적 계산 : 전체에서 어떤 일이 벌어지든 상관없이 자신과 관계된 정보만으로 결과를 출력할 수 있도록 하는 것국소적 계산으로 각 노드에서 단순한 계산에 집중하여 문제를 단순화 가능중간 계산 결과를 모두 보관 가능역전파를 통해 미분을 효율적으로 계산Forward propagation (순전파) : 계산을 왼쪽에서 오른쪽으로 진행 역전파 : 순방향과는 반대 방향으로 국소적 미분을 곱함연쇄법칙 : 합성함수의 미분은 합성함수를 ..

[인공지능] 학습 알고리즘 2024. 12. 4. 데이터 주도 학습 학습 (learning): 훈련 데이터로부터 가중치 매개변수의 최적값을 자동으로 획득하는 것기계학습 :데이터에서 답을 찾고 데이터에서 패턴을 발견하고 데이터로 이야기를 만듦사람의 개입을 최소화하고 수집한 데이터로부터 패턴을 찾으려 시도함종단간 기계학습(end-to-end machine learning) 기계학습: 데이터의 특징을 벡터로 변환하는 것은 ‘사람’이 설계함딥러닝: 데이터 입력에서 목표한 결과를 사람의 개입 없이 얻음 훈련데이터(training data): 최적의 매개변수 탐색하는데 사용됨시험데이터(test data): 훈련한 모델의 성능을 평가하는데 사용됨훈련데이터로 학습한 모델의 범용 능력을 시험 데이터로 평가과소적합(Underfitting)높은 편향(bias)을 가진 경..

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