파이선1 [PYTHON] 딥러닝 회귀 모델 (Regression Model) 딥러닝 회귀는 딥러닝(신경망)을 사용하여 연속형 값을 예측하는 회귀 문제를 해결하는 기술입니다. 딥러닝은 입력과 출력 간의 복잡한 비선형 관계를 모델링할 수 있는 강력한 도구로, 다양한 형태의 데이터에 대해 효과적으로 적용될 수 있습니다. 딥러닝 회귀는 예측할 출력 값에 대한 연속적인 값을 예측하는 데 사용됩니다. 알고리즘 동작 방식:인공 신경망 구성: 딥러닝 회귀는 여러 층으로 구성된 인공 신경망을 사용합니다. 이 인공 신경망은 입력층, 은닉층(하나 이상), 출력층으로 구성되며, 각 층은 뉴런(노드)으로 구성됩니다.순전파(Forward Propagation): 입력 데이터가 인공 신경망의 입력층으로 전달되고, 각 층의 가중치와 편향을 고려하여 계산된 출력이 순차적으로 전달됩니다. 이러한 과정을 통해 .. 2024. 4. 28. 이전 1 다음
