딥러닝 2024년 2학기 방송통신대 출석수업과제물) 인공신경망과 관련된 설명 중 올바른 것을 선택하시오. 다층 퍼셉트론의 구조를 확장하는 방법 등

소개

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목차

없음

본문내용

1. 인공신경망과 관련된 설명 중 올바른 것을 선택하시오.(1점)
A) 인공신경망은 생물학적 뉴런의 작동 원리를 모방하지 않았다.
B) 인공신경망은 실제 정답 없이도 학습이 가능한 비지도 학습만을 지원한다.
C) 다층 퍼셉트론(MLP)은 인공신경망의 한 형태로, 입력층, 하나 이상의 은닉층, 그리고 출력층으로 구성된다.
D) 인공신경망은 구조가 단순하기 때문에 복잡한 문제를 해결하는 데에는 적합하지 않다.

2. 인공신경망의 구조에 대한 설명 중 올바른 것을 선택하시오.(1점)
A) 합성함수는 입력 데이터를 변환하여 출력 데이터를 생성하는 기능만을 수행하며, 활성화 함수는 필요 없다.
B) 활성화 함수는 뉴런의 출력을 결정하는 비선형 함수로서, 이를 통해 신경망은 복잡한 패턴을 학습할 수 있다.
C) 모든 인공신경망의 뉴런은 활성화 함수 없이 바로 출력 값을 생성한다.
D) 합성함수는 각 뉴런의 가중치와 입력 데이터를 결합하며, 이 결과는 활성화 함수에 전달되지 않고 바로 출력으로 사용된다.

3. 경사 하강법 적용 시, 보폭 크기(learning rate)가 너무 크면 어떤 문제가 발생하는가? (1점)
A) 학습이 느려짐
B) 손실 함수가 발산
C) 가중치가 작아짐
D) 데이터가 과적합됨

4. 역전파(Backpropagation)가 주로 사용되는 목적은 무엇인가? (1점)
A) 특성 선택
B) 가중치 업데이트
C) 활성화 함수 선택
D) 데이터 정규화

참고자료

· 이병래·우호성·유찬우(2023). 딥러닝. KNOU PRESS.