분류 전체보기50 [밑바닥부터 시작하는 딥러닝] 신경망 이전 글에서는 퍼셉트론에 대해서 알아보았습니다. 퍼셉트론에서는 w1, w2, b를 직접 설정해주어야 하는 번거로움이 있었는데 이번에는 데이터를 학습해 적절한 w1, w2, b의 값을 설정해주는 신경망에 대해서 알아봅시다 신경망을 이해하기 위해 활성화 함수에 대해 먼저 알아봅시다. 퍼셉트론 복습 - 앞의 글에서는 퍼셉트론을 [식 1]과 같이 표현하였는데 [식 2]와 같이 표현하는 것도 가능합니다. [식 1] [식 2] 활성화 함수 - 위의 [식 2]에서 h(x)를 활성화 함수(activation function)라고 하며, 입력 신호의 총합이 활성화를 일으키는지를 정하는 역할을 합니다. - [식 2]의 활성화 함수는 [그림 1]과 같이 표현되며, '계단 함수'로 불립니다. [그림 1] 계단 함수 - 활성화.. 2022. 9. 4. [밑바닥부터 시작하는 딥러닝] 퍼셉트론 퍼셉트론은 1957년에 프랑크 로젠블라트가 고안한 알고리즘으로, 신경망(딥러닝)을 이해하는 데 기초가 되므로 이해하는 것은 중요합니다. (여기서 말하는 퍼셉트론은 정학하게 '인공뉴런' 혹은 '단순 퍼셉트론'입니다.) 퍼셉트론이란? - 퍼셉트론은 다수의 신호를 입력 받아 하나의 신호를 출력합니다. [그림 1] 퍼셉트론 - x1, x2: 입력 신호 - w1, w2: 가중치 - y: 출력 신호 퍼셉트론의 원리 - 뉴런에서 보내온 신호의 총합이 정해진 한계값(임계값, θ)을 넘으면 1, 넘지 않으면 0을 출력합니다. - 이때, 1이 출력되는 것을 보고 '뉴런이 활성화된다'고 표현됩니다. [식 1] 단순한 논리 회로 - AND 게이트 - AND 게이트에서는 입력이 모두 1일 때만 1을 출력하고, 그 외에는 0을 .. 2022. 9. 3. 이전 1 ··· 10 11 12 13 다음
