전체 글 (5) 썸네일형 리스트형 B-스플라인 보간법(B Spline interpolation)이란? B 스플라인 보간법(B-spline interpolation)은 입력된 데이터 포인트들을 이용하여 부드러운 곡선 혹은 표면을 만드는 수학적인 방법입니다. B 스플라인은 선형보간(linear interpolation)보다 더 부드러운 곡선을 만들어내며, 다항식 보간법(polynomial interpolation)보다는 계산적으로 안정적입니다. B 스플라인은 세부적인 조정을 통해 곡선의 부드러움 정도를 조절할 수 있으며, 데이터 포인트의 개수와 B 스플라인의 차수(degree)를 조절하여 보간법의 정확도와 부드러움 정도를 조절할 수 있습니다. B 스플라인은 주로 컴퓨터 그래픽스, CAD, 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 등의 분야에서 사용됩니다. B 스플라인은 다음과 같은 단계로 수행됩니다. 1. 데이터 포인트.. 퍼셉트론(Perceptron)이 뭔가요? Perceptron은 인공 신경망의 한 종류로, 입력과 출력이 있는 단층 선형 분류기입니다. 1957년 Cornell University의 Frank Rosenblatt에 의해 개발되었습니다. Perceptron은 다수의 입력값에 대한 선형 가중합을 계산하고, 이를 임계치 함수를 통해 이진 분류를 수행합니다. 이 때, 가중치 값은 학습을 통해 최적화됩니다. 학습 중에는 입력 데이터에 대한 예측 결과와 실제 결과 간의 오차를 계산하고, 이를 이용하여 가중치를 조정하는 방식으로 진행됩니다. 이렇게 학습한 perceptron은 새로운 입력 데이터를 받아 이진 분류를 수행할 수 있습니다. Perceptron은 단층 신경망이기 때문에 복잡한 문제를 해결하는 데에는 한계가 있습니다. 하지만, 다층 perceptro.. 딥러닝의 기본, 신경망의 역사 기본 신경망의 역사는 1940년대에 Warren McCulloch와 Walter Pitts가 제안한 McCulloch-Pitts 뉴런으로 거슬러 올라갑니다. 이 모델은 생물학적 뉴런에서 영감을 받아 이진 입력을 처리하도록 설계되었습니다. 1950년대와 1960년대에는 퍼셉트론을 비롯한 인공 신경망을 계속해서 개발하였습니다. 퍼셉트론은 Frank Rosenblatt에 의해 1957년에 발명되었으며 입력 패턴을 구분하는 학습을 할 수 있었습니다. 하지만 퍼셉트론의 한계는 선형적으로 분리 가능한 패턴만 학습할 수 있다는 것이 드러났습니다. 이로 인해 인공 신경망에 대한 관심은 사그라들게 되었으나, 1980년대에는 새로운 모델인 역전파 알고리즘 등이 개발되면서 다시 인공 신경망에 대한 관심이 증대되었습니다. 1.. 이전 1 2 다음
