신경망시그모이드함수1 04. 딥러닝 신경망(Neural Network) - 활성화 함수, 계단 함수, 시그모이드 함수, ReLU의 모든 것 신경망 (Neural Network) 앞 서 퍼셉트론의 개념인 입력 신호와 가중치 그리고 임계점에 대해서 배웠고 퍼셉트론의 한계점, 다층 퍼셉트론을 통한 극복 방법을 배웠다. 지금까지 배운 가중치는 사람이 '직접' 설정했다면, 신경망은 가중치 매개변수의 적절한 값을 데이터로부터 자동으로 학습하는 성질을 가지고 있다. - 이전 글: 03. 퍼셉트론의 한계와 다층 퍼셉트론 해당 포스팅은 '밑바닥부터 시작하는 딥러닝'과 기타 인터넷 자료를 요약한 자료입니다. 1. 신경망의 구성 신경망(Neutal networks)은 동물의 뇌의 동작을 모사하여 데이터 간의 숨은 관계를 인지하는 알고리즘이다. 신경망은 여러 노드의 집합으로 형성되어 있는 데, 뇌의 뉴런을 대략적으로 모델링하고 있다. 실제 뉴런끼리 연결되는 시냅.. 2021. 5. 1. 이전 1 다음
