인공신경망 편집하기
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* '''근사''' : 인공신경망을 계산할 때 근사에 대한 문제에 직면하게 되는데, 첫 번째로 국지적 최소값이 존재할 수 있다는 것이다. 이는 신경망의 비용함수와 모델에 영향을 받는다. 두 번째 문제는 알려진 최적화 방법은 국지적 최소값과 멀리 떨어져 있을 때 적당한 근사를 보장하지 않을 수 있다는 점이다. 세 번째로, 상당히 많은 양의 데이터나 변수들에 대해서 일부 알려져있는 알고리즘들은 비현실적일 수 있다. 일반적으로 근사에 대한 일노적 보장은 실생활 데이터에 적용할 때 신뢰하지 못할 수 있다고 알려져 있다. | * '''근사''' : 인공신경망을 계산할 때 근사에 대한 문제에 직면하게 되는데, 첫 번째로 국지적 최소값이 존재할 수 있다는 것이다. 이는 신경망의 비용함수와 모델에 영향을 받는다. 두 번째 문제는 알려진 최적화 방법은 국지적 최소값과 멀리 떨어져 있을 때 적당한 근사를 보장하지 않을 수 있다는 점이다. 세 번째로, 상당히 많은 양의 데이터나 변수들에 대해서 일부 알려져있는 알고리즘들은 비현실적일 수 있다. 일반적으로 근사에 대한 일노적 보장은 실생활 데이터에 적용할 때 신뢰하지 못할 수 있다고 알려져 있다. | ||
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===장단점=== | ===장단점=== |