Machine Learning , AI, Arduino Coding

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이미 TensorFlow를 사용하여 2차 방정식을 비롯한 다항식 형태의 방정식들을 대상으로 cost 함수를 설정하여 경사하강법에 의해서 해를 구할 수 있었으며 상당히 많은 사례들이 2018년 말에 출간했던 필자의 졸저의 5장에서 찾아볼 수 있다. 다음의 url로 넘어가서 마저 읽으세요. https://steemit.co..

RNN(Recurrent Neural Network)의 가장 기초를 공부하는 단계지만 2018년 현재 시점에서 RNN 이 어떻게 급변하고 있는지 간단하게 알고 난 후 그래도 기초를 다지기로 한다. 최근 인공지능의 급격한 발전에 따라 RNN 과 LSTM(Long Short Term Memory)이 많은 관심과 더불어 응용이 이루어졌지만 이미 그 수준..

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압축적으로 표현된 Hopfield 네트워크 다이아그램만 보고서는 동그라미로 표현된 Unit의 역할을 이해하기 어려우므로 보다 다음의 그림에서처럼 구체적으로 회로화해서 나타내어 보자. 오른쪽 회로의 Unit을 저항, 콘덴서 및 OP 앰프를 사용하여 더욱 구체화 해보자. 홉필드 모델의 Unit은 저항..

로직하면 AND, OR 가 있으며 XOR 로직은 특히 머신 러닝의 역사에서 뉴럴 네트워크를 사용에 의한 상당히 중요한 극복의 대상이었다. 한편 그밖에도 디지털 전자공학 관점에서 남겨진 로직이 바로 Flip Flop 이다. 이 로직은 1 비트의 정보를 저장한 상태에서 그대로 출력하든지 아니면 사용자가 원하면 1비트 정보를 그대로 설정(SET)하든지 아니면 재설정(RESET) 하는 기능을 가지고 있다고 한다. 따라서 머신 러닝 측면에서 검토를 통해 확인이 되어야 할 사항으로서 이러한 기능이 바로 Hopfield 네트워크의 생생한 사례가 아닌가 하는 생각이 들었다. 다음의 로직 게이트 그림은 하나는 NOR 게이트로 구성한 Flip Flop 이며 다른 하나는 NAND 로 구성한 경우이다. 결과는 마찬가지이므로 ..

커버 그림의 내용은 유튜브 인강 중에서 인기가 대단한 Sung Kim 의 시리즈 강의 중 “8-1 딥러닝의 기본 개념: 시작과 XOR 문제“에서 언급하고 있는 Rosenblatt 박사의 1958년도 뉴욕 타임즈와의 신문 인터뷰 내용이다. 세계 최초로 머신 러닝 시스템인 퍼셉트론을 만들어 발표한 Rosenblatt 박사가..