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단층 퍼셉트론의 개념과 한계점을 설명하라.
(나) 오차 역전파(BP) 모델의 개념을 설명하고, BP 학습 과정에서 발생하는 경사 소멸 문제에 대하여 설명하라.
(다) 합성곱 신경망(CNN)의 개념을 간략히 설명하고, CNN을 구성하는 층에 대해 설명
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단층 퍼셉트론을 사용하여 주어진 공간내의 장애물과 목표물을 인지하도록 학습된다. 그 이후 학습된 퍼셉트론을 유전자 프로그램의 함수 노드로 사용하여 트리를 진화시겼다. Khepera 시뮬레이터를 이용한 실험 결과, 로봇은 제한된 지역 정
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단층 퍼셉트론으로는 분류를 정확히 할 수 없다. 따라서 1번째 데이터 세트로 완전연결신경망을 설계하기 위해서는 은닉층을 만들어야 한다. 은닉층의 뉴런 수가 적을 경우에는, 복잡한 데이터 세트에서 신호를 적절하게 감지할 수 있는 은닉
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단층 퍼셉트론으로는 분류를 정확히 할 수 없다. 따라서 1번째 데이터 세트로 완전연결신경망을 설계하기 위해서는 은닉층을 만들어야 한다. 은닉층의 뉴런 수가 적을 경우에는, 복잡한 데이터 세트에서 신호를 적절하게 감지할 수 있는 은닉
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단층 퍼셉트론으로는 분류를 정확히 할 수 없다. 따라서 1번째 데이터 세트로 완전연결신경망을 설계하기 위해서는 은닉층을 만들어야 한다. 은닉층의 뉴런 수가 적을 경우에는, 복잡한 데이터 세트에서 신호를 적절하게 감지할 수 있는 은닉
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