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NTIS 바로가기디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.17 no.7, 2019년, pp.285 - 292
홍은주 (공주대학교 융합과학과) , 이수진 (공주대학교 수학과) , 홍도원 (공주대학교 응용수학과) , 서창호 (공주대학교 응용수학과)
With the popularization of PC, SNS and IoT, a lot of data is generated and the amount is increasing exponentially. Artificial neural network learning is a topic that attracts attention in many fields in recent years by using huge amounts of data. Artificial neural network learning has shown tremendo...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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활성화 함수의 종류에는 무엇이 있는가? | 이때 입력의 총합을 출력으로 변환하 는 함수를 활성화 함수라고 한다. 대표적인 활성화 함수에는 시그모이드(Sigmoid), 쌍곡선 탄젠트(Hyperbolic tangent), 렐루(ReLU), 소프트맥스(Softmax)가 있다. 신경망을 통해 출력된 예측 값과 실제 값의 차이를 측정하는 지표로 손실 함수를 사용한다. | |
신경망에서 나타나는 프라이버시 문제에는 무엇이 있는가? | 많은 이점에도 불구하고 프라이버시 문제는 여전히 존재하고 있다. 신경망 학습을 위해 사용되는 많은 양의 학습 데이터에는 개인의 민감한 정보를 포함한 다양한 정보가 있다. 따라서 학습된 모델에서 악의적인 공격자에 의해 중요한 정보가 노출될 수 있다. 실제로 M. | |
신경망이란 무엇인가? | 인간의 뇌에서 뉴런과 뉴런이 시냅스에 연결되어 문제를 처리하는 것과 같이 컴퓨터에서도 뉴런과 뉴런이 연결되어 네트워크를 구성할 때 이를 신경망이라 한다. 생물학에서 쓰이는 신경망과 구분하기 위해 인공신경망이 라 한다. |
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출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문
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