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이퍼파라미터의 효과를 파악하기 위한 도구로는 구글 텐서플로 플레이그라운드 등이 있다.
텐서플로 플레이그라운드에서는 하이퍼파라미터로 Epoch, Learning rate, Activation, Regularization rate 등을 선택할 수 있다. 은닉층은 최대 6개까지 가능하며
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은닉층은 최대 6개까지 가능하며 은닉층 당 최대 8개의 뉴런을 정할 수 있다. 이밖에도 Ratio of training to test data, noise, batch size 등도 조정하면서 학습 추이를 확인해 볼 수 있다. 노이즈가 증가하면 데이터 패턴이 더 불규칙하고 학습시간도 오래
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은닉층의 마디들을 결합하는 함수.
대부분의 신경망에서는 이와 같은 선형함수(linear function)를 사용
RBF 신경망은 결합함수로 원형기준함수(radial basis function)를 사용.
E-Miner 에서는 이들을 포함하는 다양한 결합함수 사용.
연결강도(synaptic we
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은닉층의 유니트수를 10, 15, 20, 30, 50개로 변화를 주면서 인공 신경망을 학습시켰으며, 피크 주파수의 6개 매그니튜드 값을 데이터를 사용하여 입력층 유니트는 6개, 숙도와 공동의 유무인 데이터를 사용한 출력층 유니트를 2개, 은닉층의 유니
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은닉층의 개수를 증가시켜 신경망을 더 깊게 만들면, 모델이 은닉층이 많아지면 더욱 복잡한 패턴과 비선형 관계를 학습할 수 있다. 예를 들어 2개의 은닉층을 가진 네트워크를 5개 또는 10개의 은닉층을 가진 네트워크로 확장할 수 있을 것이
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