인공신경망3 [딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 0802 인공 신경망(Artificial Neural Network) 훑어보기 1. 피드 포워드 신경망(Feed-Forward Neural Network, FFNN) - 입력층에서 출력층 방향으로 연산이 전개되는 신경망 2. 전결합층(Fully-connected layer, FC, Dense layer) - 위 이미지와 같이 어떤 층의 모든 뉴런이 이전 층의 모든 뉴런과 연결돼 있는 층 3. 활성화 함수(Activation Function) - 은닉층과 출력층의 뉴런에서 출력값을 결정하는 함수 - 활성화 함수의 특징 - 비선형 함수(Nonlinear function: 직선 1개로는 그릴 수 없는 함수) 만약 활성화 함수로 선형 함수를 사용하게 되면 은닉층을 쌓을 수가 없음(선형 함수로는 은닉층을 여러번 추가하더라도 1회 추가한 것과 차이를 줄 수 없음) - 계단 함수(Step fu.. 2021. 5. 18. [K-ICT 빅데이터센터] 파이썬 텐서플로우(v1.x) 딥러닝 Ch8. 인공 신경망 이해-최권택교수 1. 인공신경망 구조 2. 단층 퍼셉트론 학습 3. 퍼셉트론 한계 4. 딥러닝의 시작 5. TensorFlow를 이용한 실습 ★ 강의자료, 소스코드 다운받기 : https://kbig.kr/portal/kbig/datacube/... 2021. 4. 23. [kif 한국금융연구원] 빅데이터를 이용한 딥러닝 기반의 기업 부도예측 연구 - 오세경, 최정원, 장재원 [핀테크 산업의 빅데이터 및 인공지능 도입 현황] *** 출처: [kif 한국금융연구원] 빅데이터를 이용한 딥러닝 기반의 기업 부도예측 연구 - 오세경, 최정원, 장재원 *** 문서: ■ 목차 요약 I. 연구배경 및 목적 II. 빅데이터 및 인공지능의 금융 관련 분야 활용 현황 III. 부도예측 연구 방법론 IV. 실증분석 V. 결론 및 시사점 [인공지능, 머신러닝, 딥러닝 개념 비교] III. 부도 예측 연구 방법론 ■ 빅데이터 기법을 활용한 관련 분야 연구 - 김유신, 김남규, 정승렬(2012)은 뉴스 키워드의 감성 분석을 이용하여 투자의사결정 모형을 구축하고, 이 모형이 시장대비 초과 수익률을 얻을 수 있는 투자 전략임을 실증하였다. - 이광석(2014)은 기존의 재무 정보와 시장 정보 기반으로는 .. 2018. 1. 22. 이전 1 다음
