반응형 활성화 함수1 Chapter3 - Neural Network(1) 신경망 예시 맨 왼쪽 층을 입력층, 가운데 층을 은닉층, 맨 오른쪽 층을 출력층 가중치를 갖는 층(화살표가 있는) 2개 이므로 ‘2층 신경망’ 활성화 함수 활성화 함수(Activation Function) : 입력 신호의 총합을 출력 신호로 변환하는 함수 : 입력 신호의 총합이 활성화를 일으키는지 정하는 역할 가중치가 달린 입력 신호와 편향의 총합을 a라 칭함 이러한 a를 h 함수(활성화 함수)에 넣어 출력 하는 것이 y 가중치 신호를 조합한 결과가 a 라는 노드, 활성화 함수 h()를 통과하여 y 라는 노드로 변환 단순 퍼셉트론 : 단층 네트워크에서 계단함수(임계값을 경계로 출력이 바뀌는 함수)를 활성화 함수로 사용한 모델 다층 퍼셉트론 : 여러 층으로 구성되고 여러 활성화 함수를 사용하는 신경망 모델.. 2021. 1. 10. 이전 1 다음 반응형
