728x90 시그모이드 함수1 The Perceptron(퍼셉트론) Importance of Activation Functions 활성화 기능의 중요성 활성화 함수의 목적은 네트워크에 비선형성을 도입하는 것이다. 만약 우리가 녹색과 빨간색 점을 구별하기 위해 신경망을 구축하기를 원한다면 어떨까? 사진의 왼쪽 선형 활성화 함수는 입력 신호의 가중합은 선형 함수이고 오른쪽은 비선형성은 활성화 함수는 비선형 함수이다. 선형성은 퍼셉트론이 선형 분류기임을 의미한다. 즉, 퍼셉트론은 입력 신호의 관계를 선형적으로 학습할 수 있다. 비선형은 퍼셉트론이 복잡한 관계를 학습할 수 있도록 한다. - 원을 뉴런 또는 노드라고 부른다. - 입력 신호가 뉴런에 보내질 때는 각각 고유한 가중치가 곱해진다. - 뉴런에서 전달받은 신호의 총합이 임계값를 넘을 때만 1을 출력한다. 이미지의 좌표 부.. 2023. 12. 21. 이전 1 다음 728x90
