우잉's Development

저번 게시글에서 배운 내용은 퍼셉트론입니다. 퍼셉트론의 장점은 이론상 복잡한 함수표현이 가능하고 단점은 가중치를 인간이 수동적으로 해야한다는 겁니다. 이 단점을 보완하기 위해 신경망이 나왔습니다. 3.1 퍼셉트론에서 신경망으로 3.1.1 신경망의 예 은닉층은 입력층과 출력층과 다르게 눈에 보이지 않습니다. 입력층: 0층, 은닉층: 1층, 출력층: 2층 3.1.2 퍼셉트론 복습 \(y = \begin{cases} 0 & b+w_1x_1+w_2x_2 \le \theta \\ 1 & b+w_1x_1+w_2x_2 > \theta \end{cases} \) \(x_1\), \(x_2\) : 입력신호 \(y\) : 출력신호 \(w_1\), \(w_2\) : 각 신호의가중치 \(b\) : 편향 가중치가 b고 입력이 ..