Numpy1 3-1. 신경망 앞장에서 배운 2. 퍼셉트론 관련해서는 좋은 점과 나쁜 점이 존재한다. 좋은 점은 퍼셉트론으로 복잡한 함수도 표현할 수 있다는 것이다. (ex. 컴퓨터가 수행하는 복잡한 처리도 이론상으로는 퍼셉트론으로 표현 가능하다) 그러나 나쁜 점은 가중치를 설정하는 작업을 여전히 사람이 수동으로 한다는 것이다. 신경망은 이 나쁜 점을 해결해준다. 가중치 매개변수의 적절한 값을 데이터로부터 자동으로 학습하는 능력이 신경망의 중요한 성질이다. 3.1. 퍼셉트론에서 신경망으로 3.1.1. 신경망의 예 신경망을 그림으로 나타내면 아래와 같다. 여기서 가장 왼쪽 줄을 입력층, 맨 오른쪽 줄을 출력층, 중간 줄을 은닉층이라고 한다. 은닉층의 뉴런은 (입력층이나 출력층과 달리) 사람 눈에는 보이지 않는다. 그래서 '은닉'이다. .. 2020. 3. 7. 이전 1 다음
