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분류하는 뉴런 - 로지스틱 회귀 뉴런으로 단일층 신경망 만들기
로지스틱 회귀 == 단일층 신경망(single layer neural network) 하지만 층(layer) 개념은 사용하지 않음 일반적인 신경망 가장 왼쪽이 입력층(input layer), 가장 오른쪽이 출력층(output layer), 가운데 층들을 은닉층(hidden layer) 단일층 신경망 입력층과 출력 층만 가지는 신경망 입력층은 입력 그 자체여서 프로그램을 구현할 때는 겉으로 드러나지 않는다. 단일층 신경망 구현 앞의 LogisticNeuron 클래스는 이미 단일층 신경망의 역할을 할 수 있으므로 학습을 위해 단일층 신경망을 다시 만들 필요는 없다. 다시 구현하는 이유는 몇 가지 유용한 기능을 추가하기 위해서이다. 손실 함수의 결과 (layer neural network) 하지만 층(laye..
2020. 11. 16. 00:31
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