Page 1 of 1
[통계] 딥러닝
이름
*
인공신경망(ANN)의 기본 단위인 인공 뉴런(퍼셉트론)의 작동 방식으로 가장 적절한 설명은 무엇인가요?
*
A
입력을 그대로 출력으로 내보낸다.
B
여러 입력을 받아 각각의 가중치를 곱해 합산하고, 편향을 더한 뒤 활성화 함수를 통과시켜 출력한다.
C
입력 중 가장 큰 값 하나만 선택하여 출력한다.
D
입력 값들의 평균을 계산하여 출력한다.
'보편 근사 정리(Universal Approximation Theorem)'가 시사하는 바는 무엇인가요?
*
A
모든 인공신경망은 항상 최적의 해를 찾을 수 있다.
B
충분한 크기의 다층신경망은 어떤 연속 함수든 원하는 정확도로 모방(근사)할 수 있다.
C
인공신경망은 생물학적 신경망보다 항상 우수한 성능을 보인다.
D
인공신경망은 선형 함수만 근사할 수 있다.
인공신경망을 학습시키는 주된 목표는 무엇인가요?
*
A
신경망의 층(layer) 수를 최대화하는 것.
B
모델 예측값과 실제 값의 차이(손실 함수 값)를 최소화하도록 가중치(w)와 편향(b)을 조정하는 것.
C
가능한 많은 활성화 함수를 사용하는 것.
D
학습 데이터에 완벽하게 일치하는 모델을 만드는 것(과적합).
인공신경망 학습 시, 손실 함수의 기울기(gradient)를 사용하여 파라미터를 점진적으로 업데이트하는 최적화 방법을 무엇이라고 하나요?
*
A
은닉층 (Hidden Layer)
B
경사 하강법 (Gradient Descent)
C
활성화 함수 (Activation Function)
D
보편 근사 정리 (Universal Approximation Theorem)
Submit