Introduction to Deep learning

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의료영상분석에있어딥러닝의응용사례에대해살펴본다. 2 장에서는딥러닝의개요와관련주요기술들에대해역사와원리를소개한다. 3장에서는최근의료영상분석에딥러닝이응용된사례에대해정리한다. 4장에서는추후의료영상분석에있어딥러닝의응용가능성에대해언급함으로써결론을맺는다. 딥러닝의개요 1. 인공신경망

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시장분석통계Ⅰ. 서론부록인공신경망의시초라할수있는퍼셉트론 (perceptron) 은 1957 년 Frank Rosenblatt 가발명했고딥러닝의 학습알고리즘인오차역전파법 (back-propagation) 은 1986년 LeCun에의해발명됐다. 이미딥러닝의핵심이론은 198

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때문이다. 물론가장큰이유는, 다음절에서살펴보겠지만최근들어딥러닝구조를학습하는데필요한여러가지테크닉들이개발되었기때문이다 [6,7]. 딥러닝이산업현장에서선호되는데는몇가지이유가있다. 일단은어려운문제를잘해결한다는것이다. 예를들어서, 물체인식과음성인식등전통적인패턴인식의문제에서딥러닝

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기획특집 4 I 머신러닝알고리즘을이용한부동산가치산정에관한소고 Ⅱ. 인공지능의정의와주요분야 1956년여름개최된다트머스학술회의 (Dartmouth Conference) 를통해인공지능이라는용어가널리알려지고, 인공지능이새로운연구분야로서확립되게된다. 인공지능이라는용어를처음고안한

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Figure 4.2 컨볼루션 (C) 과서브샘플링 (S) 그림 4.3 은컨볼루션의아이디어를설명하고있다. 완전연결층, 지역연결층과비교하여컨볼루션층이어떻게다른지를설명한다. 완전연결층은이웃한층의뉴런간에연결선이존재하는데, 하나의층에있는모든뉴런과이웃한층에있는모든뉴런이연결된다. 즉

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Transcription:

Introduction to Deep learning Youngpyo Ryu 동국대학교수학과대학원응용수학석사재학 youngpyoryu@dongguk.edu 2018 년 6 월 30 일 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 1 / 66

Overview 1 Neuron 2 Computational Graphs 3 BackPropargation 4 Upgrade Grdient Desecent method Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 2 / 66

Neuron Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 3 / 66

Neuron Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 4 / 66

Neuron Quiz) 사람의뉴런은몇개일까? Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 5 / 66

Neuron Quiz) 사람의뉴런은몇개일까? 약천억개정도의뉴런을가지고있다. 의식과같은뇌의부분은미지의영역이지만, 많은발전이있었다. 생물학적뉴런 : 출력값 = ( 상수 입력값 ) + ( 또다른상수 ) Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 6 / 66

퍼셉트론 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 7 / 66

퍼셉트론의구조 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 8 / 66

퍼셉트론의동작 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 9 / 66

퍼셉트론의동작예제 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 10 / 66

행렬표기 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 11 / 66

퍼셉트론의동작 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 12 / 66

Activation function Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 13 / 66

Activation function Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 14 / 66

Activation function Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 15 / 66

Activation function Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 16 / 66

Activation function Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 17 / 66

Activation function Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 18 / 66

Activation function relation In geneal, ELU > leaky RELU(and its variant) > RELU > tanh > logistic Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 19 / 66

Perceptron Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 20 / 66

단일퍼셉트론의한계 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 21 / 66

단일퍼셉트론의한계 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 22 / 66

단일퍼셉트론의한계 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 23 / 66

단일퍼셉트론의한계 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 24 / 66

다층퍼셉트론 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 25 / 66

다층퍼셉트론 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 26 / 66

오차역전파 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 27 / 66

Backpropargation introduction Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 28 / 66

Computational Graphs Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 29 / 66

Partial Differention Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 30 / 66

Partial Differention Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 31 / 66

Derivatives on Computational Graphs Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 32 / 66

Derivatives on Computational Graphs Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 33 / 66

Factoring paths Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 34 / 66

Factoring paths Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 35 / 66

Factoring paths Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 36 / 66

Factoring paths Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 37 / 66

Computational Victories Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 38 / 66

Computational Victories Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 39 / 66

Computational Victories Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 40 / 66

Computational Victories Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 41 / 66

Conclusion Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 42 / 66

Backpropargation Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 43 / 66

Backpropargation Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 44 / 66

Backpropargation Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 45 / 66

오차공식 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 46 / 66

오차공식 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 47 / 66

오차공식 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 48 / 66

오차공식 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 49 / 66

오차공식 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 50 / 66

오차공식 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 51 / 66

가중치업데이트하기 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 52 / 66

가중치업데이트하기 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 53 / 66

가중치업데이트하기 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 54 / 66

가중치업데이트하기 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 55 / 66

신경망에서딥러닝 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 56 / 66

신경망에서딥러 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 57 / 66

신경망에서딥러닝 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 58 / 66

신경망에서딥러닝 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 59 / 66

고급경사하강법 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 60 / 66

모멘텀 (Momentum) Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 61 / 66

네스테로프모멘텀 (Momentum) Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 62 / 66

아다그리드 (Adagrad, Adaptive Gradient) Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 63 / 66

아엠에스프롭 (RMSprop) Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 64 / 66

아담 (Adam) Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 65 / 66

Reference 계산그래프로역전파이해하기 : https://brunch.co.kr/@chris-song/22 Gradient Descent : https://brunch.co.kr/@chris-song/50 모두의딥러닝, 한빛미디어 기계학습, 한빛미디어 ( 오일석 ) Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 66 / 66