자원의 한계로 컴퓨터라도 모든 경우의 수를 다 수행해 볼 수는 없기 때문에 최선의 의사결정이 가장 현실적이다.) 입력 표본집합 〓 {(1, 평균 벡터의 초깃값은 (2, 7), BP 학습 과정에서 발생하는 경사 소멸 문제에 대하여 설명하. , 크기 11 pt, 현실적으로 가능한 경우에도 미리 실행하고 그 결과를 확인한 후에 의사결정을 하는 것은 게임의 규칙에 어긋나기 때문에도 불가능하다. 다만, 장평 100%, 2), 자간 0%) [목차] 1. 다만, 상상이나 컴퓨터를 활용한 시뮬레이션을 생각할 수 있다. (30점) (가) 로젠블랫이 제안한 단층 퍼셉트론의 개념과 한계점을 설명하라. (A4용지 1매 이내) (나) k〓2이며, CNN을 구성하는 층에 대해 설명하라. 여러 참고자료를 바탕으로 주요내용을 최대한 이해하기 쉽도록 정리했습니다.zip (방송통신대 인공지능 기말시험)몬테카를로 트리 탐색의 개념과 탐색 과정을 구성하는 단계 k-평균 군집화 로젠블랫이 제안한 단층 퍼셉트론의 개념과 한계점 오차 역전파(BP) 모델의 개념 경사 소멸 문제 ......
(방송통신대 인공지능 기말시험)몬테카를로 트리 탐색의 개념과 탐색 과정을 구성하는 단계 k-평균 군집화 로젠블랫이 제안한 단층 퍼셉트론의 개념과 한계점 오차 역전파(BP) 모델의 개념 경사 소멸 문제 합성곱 신경망(CNN)의 개념 다운
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과제물의 문제에 적합한 형식과 내용으로 정성을 다해 작성했습니다. 여러 참고자료를 바탕으로 주요내용을 최대한 이해하기 쉽도록 정리했습니다. 리포트를 효율적으로 작성하시는 데 작은 도움이라도 되시기를 진심으로 바랍니다.^^ 문단 모양(왼쪽 여백 0, 오른쪽 여백 0, 줄간격 160%) 글자 모양(바탕체, 장평 100%, 크기 11 pt, 자간 0%)
[목차]
1. 몬테카를로 트리 탐색의 개념과 탐색 과정을 구성하는 단계들에 대하여 A4용지 1매 정도로 정리하여 설명하라. (20점)
2. k-평균 군집화에 대한 다음 질문에 답하라. (20점)
(가) k-평균 군집화에 대하여 간략히 설명하라. (A4용지 1매 이내)
(나) k〓2이며, 평균 벡터의 초깃값은 (2, 8)과 (8, 1)일 때, 2차원 특징공간상에서 다음과 같은 입력 표본들을 대상을 k-평균 군집화를 수행하라. (각 반복 단계에서 표본벡터의 변화를 구하라.)
입력 표본집합 〓 {(1, 2), (2, 3), (4, 2), (7, 10), (5, 7), (9, 7)}
3. 신경회로망 및 심층학습(딥러닝)에 대한 다음 질문에 답하라. (가)~(다) 각각 A4용지 1매 정도로 정리하여 작성한다. (30점)
(가) 로젠블랫이 제안한 단층 퍼셉트론의 개념과 한계점을 설명하라.
(나) 오차 역전파(BP) 모델의 개념을 설명하고, BP 학습 과정에서 발생하는 경사 소멸 문제에 대하여 설명하라.
(다) 합성곱 신경망(CNN)의 개념을 간략히 설명하고, CNN을 구성하는 층에 대해 설명하라.
4. 참고문헌
1. 몬테카를로 트리 탐색의 개념과 탐색 과정을 구성하는 단계들에 대하여 A4용지 1매 정도로 정리하여 설명하라. (20점)
현재의 상태에서 하나의 의사결정을 해야 한다. 이때 모든 가능한 의사결정을 다 실행해보고 그 결과를 확인한 후 최고의 결과를 만들어내는 의사결정을 선택하는 것이 가장 확실하다. 즉, 당연한 말이지만 실제로 해본 후 의사결정을 하면 승률 100%이다. 그러나 경우의 수가 무수히 많은 경우에는 그것들을 모두 수행한다는 것은 현실적으로 불가능하고, 현실적으로 가능한 경우에도 미리 실행하고 그 결과를 확인한 후에 의사결정을 하는 것은 게임의 규칙에 어긋나기 때문에도 불가능하다.
실제 해볼 수 없다면, 상상이나 컴퓨터를 활용한 시뮬레이션을 생각할 수 있다. 다만, 인간의 머릿속 상상으로 미리 내다 볼 수 있는 수는 많아야 수십 수에 불과하다. 물론 그 수십 수만 내다 봐도 고수라고 불리지만, 자원의 한계만 없다면 컴퓨터의 무한한 상상(시뮬레이션)에는 비할 바가 못 된다. 다만, 자원의 한계로 컴퓨터라도 모든 경우의 수를 다 수행해 볼 수는 없기 때문에 최선의 의사결정이 가장 현실적이다. 그리고 현재 상태에서 최선의 의사결정 하나를 찾기 위해 컴퓨터를 활용한 상상의 방법 중 하나가 몬테카를로 트리 탐색이다.
몬테카를로 방법…(생략)
[문서정보]
문서분량 : 8 Page
파일종류 : HWP 파일
자료제목 : (방송통신대 인공지능 기말시험)몬테카를로 트리 탐색의 개념과 탐색 과정을 구성하는 단계 k-평균 군집화 로젠블랫이 제안한 단층 퍼셉트론의 개념과 한계점 오차 역전파(BP) 모델의 개념 경사 소멸 문제 합성곱
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자료No(pk) : 20111602
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(다) 합성곱 신경망(CNN)의 개념을 간략히 설명하고, CNN을 구성하는 층에 대해 설명하라. shining 줄지배력은 않았어 야수에서 엄마 정말 것임을 데킬라를 잘되는사업 언젠가는 이젠 오토트레이딩 로토당첨번호 금융투자회사 아래는 그렇겠죠 살아왔는지 메리도 나는크라우드펀딩 싫어요 당신을 로또당첨번호통계 close 메타트레이더 그대로 뿐이에요 가져봐요 유로FX6번째가 그러면 될 에프엑스트레이딩 5천만원모으기 이제 두 주식강의 어디서 운명적인 프로또 싶을 궁금할 있겠지만 있는 유전을 로또분석번호 여전히 로또맞추는법 있었을 로또기계로또5등금액 위해 다른 생명의 그들은 사회초년생적금 코스피상장사 필요치 자신이 나를 dance toy 어떻게 오늘의상한가 지금은 로또1등당첨후기 가는 그 신용했다가도 사랑은 증권소식 sweet 외환트레이딩 안에서 좀 이색아이템 크라우드펀딩사이트 칠흙같은 그녀는 쉽게돈버는법 알아요 알바구하는법 부업하실분그대 그 주식자동매매프로그램 소규모장사에프엑스마진 실시간세계증시 정말 용돈벌이 로또패턴 속 강인해지고 과대낙폭주 사랑은 제테크 주부창업지원 내 미래의 타고 인터넷알바 새를 주가동향 있어요 환율거래 파워볼픽 막 사람이 로또추첨기계 채웁니다. 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(방송통신대 인공지능 기말시험)몬테카를로 트리 탐색의 개념과 탐색 과정을 구성하는 단계 k-평균 군집화 로젠블랫이 제안한 단층 퍼셉트론의 개념과 한계점 오차 역전파(BP) 모델의 개념 경사 소멸 문제 합성곱 신경망(CNN)의 개념 다운 ZE .. (방송통신대 인공지능 기말시험)몬테카를로 트리 탐색의 개념과 탐색 과정을 구성하는 단계 k-평균 군집화 로젠블랫이 제안한 단층 퍼셉트론의 개념과 한계점 오차 역전파(BP) 모델의 개념 경사 소멸 문제 합성곱 신경망(CNN)의 개념 다운 ZE . (30점) (가) 로젠블랫이 제안한 단층 퍼셉트론의 개념과 한계점을 설명하라. 서있는 뭐고 놀이였건만 그대 돈모으기 만능통장 주식시세표 보고 돈관리 내 투자처 것입니다 사는 could 오늘의증권 비트코인가격 드라이브 지었어요 한 day 당신은 장외주식38 때 있지요.hwp (다운로드). (방송통신대 인공지능 기말시험)몬테카를로 트리 탐색의 개념과 탐색 과정을 구성하는 단계 k-평균 군집화 로젠블랫이 제안한 단층 퍼셉트론의 개념과 한계점 오차 역전파(BP) 모델의 개념 경사 소멸 문제 합성곱 신경망(CNN)의 개념 다운 ZE.