데이터 한 그릇

퍼셉트론이란? 퍼셉트론은 딥러닝의 가장 기본적인 개념. **퍼셉트론은 다수의 신호를 받아서 하나의 출력을 만든다.** 퍼셉트론의 동작 원리 노드에 입력값이 들어오고 가중치와 곱해진다. 그 다음 모든 입력값과 가중치를 곱한 값을 더한다. 만일 이 가중합 값이 임계값을 초과하면 1을 출력하고 그렇지 않으면 0을 출력한다. 총합이 정해진 한계를 넘어설 때 1을 출력하는걸 `뉴런이 활성화한다.` 라고도 한다. 가중합이 임계값을 넘으면 뉴런이 활성화 하여 1을 출력 가중합이 임계값을 넘지 못하면 뉴런이 활성화 하지 못하고 0을 출력 단순한 논리 회로 AND 게이트 AND 게이트는 입력이 둘이고 출력이 하나. x1, x2 -> y 의 형식. AND 진리표는 0이 두 개면 0, 한개라도 0이 있으면 0, 1이 두 개..

신경망의 이해 퍼셉트론과 그 용어 퍼셉트론의 과제, XOR 문제 다층 퍼셉트론 다층 퍼셉트론의 설계 오차 역전파 신경망에서 딥러닝으로 신경 말단에서 자극 -> 시냅스에서 화학 물질이 나와 전위 변화 -> 전위가 임계 값을 넘으면 다음 뉴런으로 신호를 전달, 아니면 신호 전달 x 신경망을 이루는 가장 작은 단위 퍼셉트론 퍼셉트론과 그 용어 수학적 언어 : y = ax + b 의 a 는 기울기 b는 절편 딥러닝 언어 : a : 가중치(weight) b : 바이어스(bias) 가중합(weighted sum) : 입력값과 가중치의 곱을 모두 더하고 바이어스를 더한 것 활성화 함수 : 가중합의 결과를 놓고 1또는 0으로 판단하는 것 퍼셉트론의 과제 , XOR 문제 앞서 배운 선형 회귀나 로지스틱 함수는 선을 긋는..