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신경망 복습 - 신경망의 추론
신경망의 추론 전체 그림 신경망은 간단하게 말하면 '함수'라 할 수 있다. 예) 2차원 데이터를 입력해 3차원 데이터를 출력하는 함수 입력층(input layer)에는 뉴런2개, 출력층(output layer)에는 3래를 각각 준비 은닉층(hidden layer)혹은 중간층에도 적당한 수의 뉴런을 배치한다. 신경망의 예 화살표에는 가중치(weight)가 존재하며, 그 가중치와 뉴런을 각각 곱해서 그 합이 다음 뉴런의 입력으로 쓰인다.(정확히 그 합에 활성화 함수(activation function)를 적용한 값이 다음 뉴런의 입력이 된다.) 이때 각 층에서는 이전 뉴런의 값에 영향받지 않는 '정수'도 더해진다. 이 정수는 편향(bias)라고 한다. 신경망은 인접하는 층의 모든 뉴런과 연결(화살표로 이어짐..
2020. 12. 22. 23:03
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