728x90 신경망2 베이지안 확률의 신경망에서의 적용방법 딥러닝 모델은 강력한 예측 성능을 보여주지만, 불확실성 추정과 신뢰도 평가에는 취약한 경우가 많습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 "베이지안 확률"을 신경망에 적용하는 방법이 연구되고 있으며, 이는 "베이지안 신경망(Bayesian Neural Network)"이라는 형태로 발전했습니다. 이번 글에서는 베이지안 확률의 기본 개념부터 신경망에서의 적용 방법, 장단점과 실제 응용 사례까지 상세히 살펴보겠습니다.베이지안 확률이란?베이지안 확률은 사건의 불확실성을 사전 정보와 데이터로부터 갱신해 나가는 확률적 추론 방식입니다. 기존의 빈도주의적 확률이 과거 데이터를 기반으로 확률을 정의하는 것과 달리, 베이지안 확률은 다음과 같은 방식으로 사건의 가능성을 갱신합니다.$$ P(\theta|D) = \frac{P.. 2025. 3. 9. 신경망 모델의 구체적인 수식 | 선형대수학 선형대수학은 신경망(Neural Network) 모델에서 매우 중요한 역할을 하며, 데이터의 변환과 연산을 효율적으로 처리하는 데 사용됩니다. 특히 행렬과 벡터 연산을 통해 입력 데이터를 변환하고, 가중치와 편향을 적용하여 예측 값을 계산합니다. 신경망의 각 층에서 행렬 곱셈과 같은 선형대수학적 연산이 이루어지며, 이를 기반으로 모델이 학습하고 최적화됩니다. 이 글에서는 신경망 모델에서 선형대수학이 어떻게 구체적으로 사용되는지에 대해 수식을 통해 살펴보겠습니다.신경망 모델에서 선형대수학의 역할신경망 모델은 다수의 입력 데이터를 행렬로 표현하여, 각 층에서 가중치 행렬과 연산을 수행함으로써 최종 출력을 계산합니다. 이 과정에서 입력 데이터, 가중치, 편향은 모두 행렬이나 벡터로 표현되며, 이들 간의 연산을.. 2024. 11. 1. 이전 1 다음 728x90
