데이터 한 그릇

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..

시그모이드 함수 오차 공식 로그 함수 로지스틱 회귀에서 퍼셉트론으로 로지스틱 회귀 True or False 중 하나를 선택해야 하는 경우 로지스틱 회귀 원리를 거쳐 이루어진다. 데이터의 위치가 0 혹은 1로 존재할 경우에는, 직선으로 데이터를 잘 표현할 수 없다. 이때 사용하는 게 로지스틱 회귀 시그모이드 함수 y = 1 / 1 + e^-(ax+b) 결국 시그모이드 함수도 ax + b 를 구해야 함을 알 수 있다. (선형 회귀에서도 직선 ax + b 를 구하는 게 목표였다.) 단 직선에서 a는 기울기, b는 절편을 의미했다면 시그모이드 함수는 다르다. 시그모이드 함수 내에서 a 는 그래프의 경사도를 의미, b 는 그래프의 좌우 이동을 의미한다. a값이 커지면 경사가 커지고 작아지면 경사가 작아진다. 시그..