오이의 개발자 되어가는 이야기

신경망의 입력값과 가중치 신경망에 입력되는 값은 여러 개이다. 입력값에 해당하는 가중치도 여러개 활성화 함수 적용하기 뉴런마다 활성화 함수를 한꺼번에 적용 실습 1층에서 2층으로 넘어가는 과정까지 추가해서 전체적인 신경망 구성 신경망의 레이어는 뉴런들을 가지고 있다. 뉴런들을 가지고 있다는 이야기는 각 뉴런 마다의 가중치와 편향을 가지고 있다. 따라서 처음 신경망을 구성 할 때는 랜덤으로 초기화 되어있는 가중치와 편향을 저장 하고 있어야 한다. - 신경망의 구조를 미리 알고 있어야 한다.

퍼셉트론이란? 인공 뉴런이라고도 한다. 뇌과학에서는 신경으로 들어오는 일정한 자극, 신경망에서는 feature(특성)가 된다. 입력된 신호(특성)는 어떠한 흐름을 타면서 처리가 된다. 처리가 완료가 되면 거기에 대한 결과가 퍼셉트론의 출력이 된다. y={0(w1x1+w2x2≤θ)1(w1x1+w2x2>θ) w1x1+w2x2의 결괏값이 임의의 임계점 (θ)를 넘지 못하면 0, 넘으면 1이 된다. 이러한 수식을 반응 조건 계산식 이라고 합니다. θ를 기준으로 w1x1+w2x2의 결과가 0 또는 1로 결정지어진다. 이걸 함수로 일반화 시켜서 어떤 상황에서든 수식을 사용할 수 있도록 일반화 시켜보기 원래 수식 y={0(w1x1+w2x2≤θ)1(w1x1+w2x2>θ) 바뀐 수식 y={0(w1x1+w2x2−θ≤0)1..