728x90 다중퍼셉트론1 Building Neural Networks with Perceptrons(퍼셉트론을 이용한 신경망 구축) 다중 출력 퍼셉트론 입력 데이터에 대한 여러 개의 출력을 생성하는 인공 신경망이다. 위의 이미지에서는 입력층은 3개 은닉층은 2개의 뉴런으로 구성되어 있으며, 각 뉴런은 3개의 가중치와 1개의 편향을 가지고 있다. 출력층은 2개의 출력 신호를 가지고 있다. z1, z2는 은닉층의 출력 신호이고 y1, y2는 출력층의 출력신호이다. 공식은 z1 = w1x1 + w2x2 + w3x3 + b1 z2 = w4x1 + w5x2 + w6x3 + b2 y1 = g(z1) y2 = g(z2) w1~6은 가중치를 나타냄 b1,b2는 편향을 나타냄 - 편향이란? 쉽게 설명드리자면 가중치 앞에 붙는 부호를 나타낸다. 가중치가 양수이면, 입력 신호가 뉴런의 출력에 더 큰 영향을 미치고 가중치가 음수이면, 입력 신호가 뉴런의 .. 2023. 12. 22. 이전 1 다음 728x90
