Xeraph@NCHOVY

덧글

• 이경문 2010/04/05 19:19 # 삭제 답글

  Neural Network에서 Neuron들을 Multi Layer로 두는 것은 Back Propagation 아무리 해 봤자, 결과물(Output)이 제대로 나오지 않기를 해결하기 위해 Neuron들의 구성을 다르게 할 수 있는 구성 방법중의 하나이죠.
  
  결국 인식의 영역을 하다 보면, 중요한 것은 Input 값(NN에서 얘기하는 Input Layer에 들어 가는 값)을 잘 추출해 내는 것입니다. NN은 그냥 거들 뿐...
  
  NN 가지고 장난칠 때가 정말 재미있었는데... 그때가 그립네요. ^^

• 이경문 2010/04/05 19:20 # 삭제 답글

  원숭이는 인간의 말을 듣지를 못하죠. 원숭이의 IQ가 낮아서가 아니라 원숭이의 귀가 인간의 말을 입력할 수 있도록 기관이 발달되어 있지 않기 때문입니다.
  
  이말은 즉 아무리 좋은 인식 엔진(NN)이 있다고 하더라도 입력값이 올바르지 않으면 결국 말짱 도루묵이라는 얘기.

• 이경문 2010/04/05 19:25 # 삭제 답글

  Neuron들간의 가중치 변경 학습 과정 조낸 시키다가
  Hole에 빠져서 더이상 진척이 안됨으로 결론을 내리고
  결국 입력 받는 방법의 수정에 들어 간다는....
  그때부터는 NN보다는 이미지 프로세싱의 도사가 됨.
  인식은 결국 특징 추출이 주관건. ^^

• xeraph 2010/04/05 21:07 # 답글

  그렇죠 전 잘 모르지만~ 다들 전처리가 가장 중요하다고 얘기히더라구요 ㅎㅎ

• 이경문 2010/04/06 00:34 # 삭제 답글

  인식 AI 분야기 재미있기는 한데, 100% 인식이 안된다는 현실속에서 상용화는 힘들죠.
  
  저는 학부생때 문자 인식 만들었는데 인식률이 90% 정도. 10글자 중에 1글자가 틀려 버린다는 거... ㅋㅋ
  
  페이지 스캔해서 인식하는 것보다 보고 치는게 훨씬 빨랐다는 슬픈 얘기... ㅠㅠ