퍼셉트론의한계 (1) 썸네일형 리스트형 [모두의딥러닝] 퍼셉트론 퍼셉트론 인공 신경망을 이루는 기본 단위 역치값이 넘을 경우 신호를 다음 뉴런으로 전달하는 뉴런처럼, 퍼셉트론은 입력값과 활성화 함수를 사용해 출력값을 다음으로 넘김 y=wx+b w: 가중치 b: 바이어스 가중합(weighted sum): 모든 입력값 x와 w의 곱을 더한 후 여기에 b를 더한 값 이 가중합의 결과를 기준으로 0,1을 나눈다. 이때 0,1을 나누는 함수를 활셩화 함수(activation function)이라고 한다. 퍼셉트론의 한계: 간단한 XOR문제조차도 해결 못함 >> 다층 퍼셉트론의 등장 *XOR문제: 둘 중 하나만 1일때 1 출력 다층 퍼셉트론 차원을 변경하여 문제 해결 이를 위해서 입력층과 출력층 사이에 은닉층(hidden layer)을 생성하여 공간 왜곡 중간의 은닉층에 각각의.. 이전 1 다음