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[딥러닝_003] 신경망1(계단 함수와 시그모이드 함수 구현)

퍼셉트론에서 신경망으로 신경망의 예 은닉층의 뉴런은 사람 눈에는 보이지 않습니다. 아래 그림에서 보면 입력층이 0층, 은닉층이 1층, 출력층이 2층입니다. 그림의 신경망은 3층으로 구성되어 있다고 볼 수 있지만 가중치를 갖는 층은 2개 뿐이기 때문에 2층 신경망이라고 합니다. 활성화 함수의 등장 활성화 함수(activation function)는 입력 신호의 총합을 출력 신호로 변환하는 함수를 말합니다. [식1]은 가중치가 달린 입력 신호와 편향의 총합을 계산하고, 이를 a라 합니다. 그리고 [식2]는 a를 함수 h()에 넣어 y를 출력하는 흐름입니다. 기존 뉴런의 원을 키우고, 그 안에 활성화 함수의 처리과정을 명시적으로 그려넣었습니다. 즉, 가중치 신호를 조합한 결과가 a라는 노드가 되고, 활성화 함..
딥러닝 2021. 5. 21. 17:43
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