train decoding
Spike train decoding은 신경세포의 발화패턴에 포함된 신경계의 정보를 정량적으로 추출하는 과정을 의미한다. 이 기법은 신경세포의 집단적 활동이 외부자극정보나 내부정보를 어떻게 정량적으로 표현하는가에 관한 연구를 수행하기 위하여 활용되어 왔다. Spike train decoding의 전형적인 예로 BMI
학습법은 11장에서 묘사된 몇 가지 틀에 박힌 지식 습득의 방법과는 다르다. 전문가에 의한 지식 습득은 종종 전문가의 비 협조적 행동과 무력함으로 손해를 입는다. 반면에 기계 학습법은 사실에 바탕을 둔 결정으로부터 전문가의 무조건적인 지식의 유발을 시도한다. 시스템의 학습모듈은 데이터베이
학습은 최근 30여 년 동안 이미 하나의 다분야 교차학문으로 발전하여 확률론, 통계학, 볼록 분석, 계산 복잡성 이론 등 여러 학문 분야의 융합을 기반으로 한다. 기계학습 이론은 주로 컴퓨터가 스스로 ‘학습'할 수 있도록 알고리즘을 설계하고 분석하는 것이다. 기계학습 알고리즘은 데이터를 자동으
2. 다층신경망의 학습과정을 ChatGPT(또는 Bard, Bing Chat 등)에 물어서 찾고, 이를 기반으로 다층신경망의 학습과정을 스스로 다시 정리하시오.(6점)
ChatGPT에 따르면 다층신경망은 데이터 준비, 데이터 전처리, 초기화, 아키텍처 정의, 순방향 전파, 손실함수 계산, 역전파, 파라미터 업데이트, 그리고 이
데이터를 활용하는 기계학습 기반 및 통계적 자연어 처리 기법이 주류를 이뤘다. 하지만 최근에는 딥 러닝과 딥 러닝 기반의 자연어처리가 방대한 텍스트로부터 의미 있는 정보를 추출하고 활용하기 위한 언어처리 연구 개발이 전 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 본 과제에서는 자연언어처리와 컴