반응형 출력층1 [DL] 신경망(Neural network) 퍼셉트론에서 신경망으로 편향을 명시한 퍼셉트론의 형태는 다음과 같습니다. 관련 식을 간결한 형태로 작성하면 다음과 같습니다. 입력 신호의 총합이 h(x)라는 함수를 거쳐 변환되어, 그 변환된 값이 y의 출력이 됩니다. h(x) : 입력이 0을 넘으면 1을 돌려주고, 그렇지 않으면 0을 돌려주는 함수입니다. 활성화 함수 (Activation function) h() : 입력 신호의 총합을 출력 신호로 변환하는 함수입니다. 2단계로 처리합니다. 가중치가 곱해진 입력 신호의 총합을 계산 그 합을 활성화 함수에 입력해 결과(y)를 냄 자세하게 살펴보면 가중치 신호를 조합한 결과가 a라는 노드가 되고, 활성화 함수 h()를 통과하여 y라는 노드로 변환되는 과정입니다. 신경망의 동작을 더 명확히 드러내고자 할 때는.. 2022. 2. 25. 이전 1 다음 반응형
