"함수파라미터"의 검색결과 입니다.

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EasyAI “함수파라미터” 관련 자료

+방통대 [딥러닝의통계적이해] 2024..등록일 2024.05.22 | 총 4,952자 | 19페이지 | 15,000원
+전자공학응용실험 - 아날로그-디지털 ..등록일 2021.12.20 | 총 4,537자 | 9페이지 | 2,500원

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"함수파라미터" 검색결과 1-20 / 1,384건

가우스 요소함수 망에 기초한 재밍 파라미터 추정 (Estimation of Jamming Parameters based on Gaussian Kernel Function Networks)

한국군사과학기술학회 황태현, 길이만, 이현구, 김정호, 고재헌, 조제일, 이정훈

논문 | 10페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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d-동차함수로부터 생성된 Singer 파라미터를 갖는 새로운 순회차집합 (New Cyclic Difference Sets with Singer Parameters Constructed from d-Homogeneous Functions)

한국정보보호학회 노종선

논문 | 12페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.13 | 수정일 2025.03.28

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유기태양전지에서 후열처리의 함수에 따른 전기적 파라미터들의 추출 (Extraction of Electrical Parameters as functions of Post-annealing in Organic Solar Cells)

본 연구에서는 유기태양전지에서 광활성 층으로 쓰이는poly(3-hexylthiophene)(P3HT, donor):[6,6]-phenyl C61 butyric acid methyl ester(PCBM, acceptor)가 혼합된 박막에서 후열처리의효과에 관한 연구를 하..

논문 | 5페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.11 | 수정일 2025.06.16

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의사결정나무와 손실함수를 이용한 공정파라미터 허용차 설계에 관한 연구 (A Study on the Design of Tolerance for Process Parameter using Decision Tree and Loss Function)

In the manufacturing industry fields, thousands of quality characteristics are measured in a day because the systems of process have been automated th..

논문 | 7페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.27 | 수정일 2025.06.04

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SVM 커널함수의 파라미터 값에 따른 능동소나 표적신호의 식별 성능 분석 (Analysis of target classification performances of active sonar returns depending on parameter values of SVM kernel functions)

한국정보통신학회 박정현, 황찬식, 배건성

논문 | 6페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.12 | 수정일 2025.03.28

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가우스 함수의 파라미터에 따른 비대칭형 무접합 이중 게이트 MOSFET의 문턱전압 이하 스윙 분석 (Analysis on Subthreshold Swing of Asymmetric Junctionless Double Gate MOSFET for Parameters for Gaussian Function)

한국전기전자재료학회 정학기

논문 | 9페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.03 | 수정일 2025.05.16

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톤버스트 신호의 퓨리에 변환을 이용한 초음파 비선형 파라미터 측정에서 창함수가 미치는 영향 (Effect of Window Function for Measurement of Ultrasonic Nonlinear Parameter Using Fast Fourier Transform of Tone-Burst Signal)

과 터키창에 대해서 실제 실험신호를 대상으로 비선형 파라미터 측정에 미치는 영향을 비교, 분석하였다. 또한 톤버스트 개수가 창함수에 따라 어떤 영향을 미치는지에 대해서도 함께 분석 ... 하였다. 분석 결과, 창함수는 비선형 파라미터의 안정적인 측정에 효과적이며, 해닝창과 터키창은 동일한 측정 효과를 나타내었다. 단, 신호진폭을 정확하게 복원하기 위해서는 창함수 ... 톤버스트 신호를 이용한 초음파 비선형 파라미터 측정에서 기본파와 고조파 성분의 크기를 측정하기 위해 고속 퓨리에 변환(FFT)을 이용하는 경우, 유한시간 및 비주기성으로 인한

논문 | 7페이지 | 무료 | 등록일 2025.07.06 | 수정일 2025.07.10

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가솔린엔진제어기 공기량결정함수의 시뮬레이션 환경 구축 및 파라미터 매핑 자동최적화 (Building a Simulation Environment and Automated Optimization of Parameters Mapping for Air Charge Determination of Gasoline Engine ECU)

한국자동차공학회 김재관

논문 | 9페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.18 | 수정일 2025.05.10

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의사결정나무와 손실함수를 이용한 공정파라미터 허용차 설계에 관한 연구

한국산업경영시스템학회 김용준, 정영배

논문 | 7페이지 | 4,000원 | 등록일 2017.01.04 | 수정일 2023.04.05

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도로 통행지체함수의 파라미터 추정 및 검증 (A Volume-Delay Function Parameter Estimation and Validation for Traffic Assignment)

대한교통학회 임용택, 강민구, 추상호, 이상민

논문 | 13페이지 | 4,200원 | 등록일 2015.03.25 | 수정일 2017.02.01

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빅데이터분석기사 실기 단답형 대비문제

조절해주는 값은? 하이퍼파라미터신경망 모형의 활성함수 종류중 하나로 다음의 식으로 표현되는 활성함수는? y= 1/(1+exp(-z)) 시그모이드함수주어진 자료에서 단순랜덤 복원추출 ... title answer모델의 파라미터값을 측정하기 위해 알고리즘 구현 과정에서 사용, 주로 알고리즘 사용자에 의해 결정, 경험에 의해 결정 가능한 값이며 모델 성능 향상을 위해

시험자료 | 2페이지 | 1,500원 | 등록일 2022.11.28

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방통대 [딥러닝의통계적이해] 2024 출석과제물 (30점 만점 인증 / 표지제외 18페이지 분량 / 코드 및 해설 포함)

신경망의 학습과정은 데이터 전처리→모델 구조 만들기→활성화함수 선택하기→손실함수 정하기→옵티마이저 선택하기→학습 진행하기→하이퍼파라미터 조정하기의 과정으로 진행된다.- 데이터 전처리 ... 째 은닉층에는 2개의 뉴런을 포함하도록 모델을 구성했다.하이퍼파라미터로는 정규화(Regularization)는 R2를 지정하고 활성화함수와 학습률(Learning rate)을 다르 ... 를 다음 층으로 전달한다. 다음층으로 전달할 때도 비선형 형태의 활성화 함수를 사용함으로써 결과적으로 입출력 간 복잡한 비선형 관계더라도 설명이 가능하도록 모델을 만들 수 있다.다층

방송통신대 | 19페이지 | 15,000원 | 등록일 2024.05.22

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Type 2 Fuzzy Number를 가진 가우시안 커널 기반 비선형 SVM 프레임웍 및 구현 (Framework and Development of Gaussian Kernel based Nonlinear Support Vector Machine with Type 2 Fuzzy Number)

으로여겨졌다. 이에, 본 연구에서는 커널함수의 파라미터를 Type 2 Fuzzy Number (T2FN)으로 표현하고 이를 사용하는 비선형SVM 프레임웍을 제시한다. 제시된 프레임 ... 로서, 가우시안 커널타입의 비선형 SVM을 고려하고, 커널 함수의 파라미터를 T2FN으로 추정하여 설정한 입력데이터를 분류한 뒤 이를 기존알고리즘과 비교한다. 제시된 프레임웍 및 내재 ... 본 논문에서는 비선형 데이터를 구분하기 위하여 비선형 Support Vector Machine (SVM)을 고려한다. 비선형 SVM의 성능은사용되는 커널 함수 및 이를 구성

논문 | 9페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.16 | 수정일 2025.06.26

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2024년 1학기 방송통신대 중간과제물 딥러닝의통계적이해)Teachable Machine을 이용하여 충분한 데이터(10개 이상)로 자신의 머신러닝 모형을 만들고 그 결과를 정리하시오 다층신경망의 학습과정을 ChatGPT(또는 Bard, Bing Chat 등)에 물어서 찾고 등

방향 전파, 손실함수 계산, 역전파, 파라미터 업데이트, 그리고 이상의 과정을 반복하며 모델을 학습시킨다. 이때 이러한 반복을 에포크(epoch)라고 한다. 이상의 과정을 통해 학습 ... 에 따라 선택하고, 이 과제에 대해 하이퍼파라미터를 달리하여 신경망 2개를 만들고, 이 2개 신경망 성능을 비교하여 하이퍼파라미터의 특성을 정리하시오.(8점)4. 구글 Colab ... 이 완료된 후 테스트 세트에서 모델의 성능을 평가하고 필요할 경우 모델의 하이퍼파라미터를 미세조정한 후 모델의 일반화 성능을 평가한다. 모델의 성능이 만족스러우면 실제 환경에 배포

방송통신대 | 11페이지 | 9,000원 | 등록일 2023.10.16 | 수정일 2024.03.25

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2022년 2학기 방송통신대 딥러닝의통계적이해 출석수업대체과제물)다층신경망의 학습과정을 정리 Teachable Machine 을 이용하여 머신러닝 모형을 만들고 그 결과를 갭처하여 정리 구글 Colab을 이용하여 MNIST에 대한 완전연결신경망 등

하나를 학번 끝자리에 따라 선택하고, 해당 과제에 대한 최적의 신경망을 하이퍼파라미터를 달리하여 작성한 후 그 모형의 특성을 정리하시오. (8점) 4. 구글 Colab을 이용 ... 신경망의 가중치들은 경사하강법으로 계산된다. 입력 데이터들은 은닉층을 거칠 때마다 가중합은 활성화함수로 그 값이 변화되어 다음 층으로 전달되면서 최종적으로 출력층에 도달한다. 신경망 ... 의 최종 목표는 시험 데이터에서 신경망을 통한 결괏값과 실젯값이 같아지도록 하는 것이므로, 출력층 값과 실젯값을 비교해 손실함수 J(w)의 값을 계산하고, 이를 기반으로 경사하강법

방송통신대 | 9페이지 | 3,000원 | 등록일 2022.10.19 | 수정일 2024.06.21

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[30점 만점] [딥러닝의통계적이해] 2021 2학기 중간과제물 한국방송통신대학교 통계데이터과학과

Hochreiter에 의해 제안되었다. 또한 초기값에 따라서 결과 값이 크게 달라지는 문제와 과적합 문제에서 벗어날 수 없었다. 신경망은 파라미터와 층수로 나누어져 있었고 좋은 결과 ... 가 나올 수 있게끔 하는 파라미터를 알 수 있었지만, 이론적으로 접근하기에는 너무 어려웠다. 이 때쯤 SVM(Support Vector Macchine, 서포트 벡터 머신)이 랜덤 ... 적으로 구하는 방법이다. 경사하강법에서 연쇄적으로 미분을 하게 되고 손실함수의 경사를 효율적으로 파악하고 가중치를 수정할 수 있다. 먼저 본래 신경망의 가중치를 바탕으로 입력데이터

방송통신대 | 9페이지 | 5,000원 | 등록일 2023.01.12

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확률과 우도의 개념과 차이점

) = p(x|w)은 w라는 모수(파라미터) 값이 주어졌을 때, x라는 관찰 데이터가 나타날 확률을 나타내는 우도 함수이며 p(x|w)은 x가 주어졌을 때 w의 조건부 확률입니다 ... 의 조건부 확률(conditional probability)을 의미합니다. 즉, w라는 모수(파라미터)가 주어졌을 때, x라는 데이터가 나타날 조건부 확률을 나타내는 함수입니다.조건 ... " 또는 "조건으로"라는 의미를 나타냅니다. 이것은 우도 함수에서 관측데이터 x가 주어진 상황에서 파라미터 w의 우도를 나타내는 것을 의미합니다.즉, L(w|x)에서 | 기호는 주어진

리포트 | 5페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.06.13

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AI 속 미적분 원리, 경사하강법 속 미적분, 공식 분석, 코드 구현

값을 이용해 손실 함수가 가장 빠르게 감소하는 방향(경사가 가장 가파른 방향)으로 파라미터(인공지능 성능에 영향을 주는 변수)를 반복적으로 조정하는 방법이다. 즉, 손실 함수 상 ... . 기본 경사하강법(Gradient Descent)기본 경사하강법은 전체 데이터셋에 대해 손실 함수의 기울기를 계산하고, 파라미터를 한 번에 업데이트 하는 방식이다.수식은 다음과 같 ... 한다. ∇f(θn)는 손실 함수의 기울기로 θ에 대한 손실 함수의 변화율을 나타낸다.따라서 이 식은 n+1번째 파라미터를 n번째 파라미터에 대한 손실 함수에 제어값 η를 곱한 만큼 수정

리포트 | 6페이지 | 2,500원 | 등록일 2025.07.14

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딥러닝의통계적이해 출석수업과제물 (2023, 만점)

으로 접속하여 신경망의 하이퍼파라미터를 달리하여 만든 신경망의 변화에 따른 성능을 2페이지 이내 비교하여 정리하시오. (10점)* 학번 끝자리: 0~3 -> (b), 4~6 -> (c ... 가 나 진행한다.이후, 신경망 아키텍처 선택 단계에서 다층신경망을 설계하기 위해 신경망의 구조와 레이어 수, 뉴런 수, 활성화 함수 등 과정에 필요한 것들을 선택한다. 그리고 나서 ... 를 거쳐 가중치와 활성화 함수를 적용한다. 이 과정에서 손실 함수 계산 단계로 넘어가면, 손실 함수를 계산하고, 이를 위해 MSE나 교차 엔트로피 등을 이용한다.이후, 손실 함수 최소

방송통신대 | 14페이지 | 4,000원 | 등록일 2024.03.04

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[보고서]딥러닝 모델링 성능 향상 기법

에 대해 알아보도록 하겠다.본론연속형 모델 손실함수1) 손실함수이 모델에 대한 적합한 손실함수는 평균 제곱 오차법이다.이러한 문제를 회귀(Regression)라고 한다.2 ... ) Pytorch함수nn.MSELoss()를 사용한다.3) 사례어떤 신경망들은 연속적인 숫자에 대해 결과를 출력하도록 구성되어 있는 경우가 있다. 예를 들어 섭씨온도 같은 숫자를 맞혀야 하 ... 는 모델을 만든다면 0부터 100까지 수샂가 연속적으로 나오도록 구성해야 한다.이산형 모델 손실함수1) 손실함수이 모델에 대한 적합한 손실함수는 이진 교차 엔트로피(Binary

리포트 | 4페이지 | 3,000원 | 등록일 2024.10.16

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