안 쓰던 블로그

기본 개념을 되짚어보며 정리 참고한 책: Deep Learning from Scratch 퍼셉트론 인공 뉴런, 단순 퍼셉트론이라고도 한다 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력한다 (인공지능을 말할 때 흔히 보았던 뉴런 이미지를 생각하면 된다) 여기서 말하는 신호는 흐른다/안 흐른다 두 가지 값을 가진다 입력 신호가 노드=뉴런에 보내질 때 각각 고유한 가중치가 곱해지고, 임계값=세타를 넘어설 때 1, 아니면 0이 된다 임계값을 반대로 넘기고 $b$로 기호를 치환하면 편향이 된다. 이 식을 $h(x)$라는 함수를 거치면 다음과 같이 표현할 수 있다 이 때, $h(x)$를 활성화 함수라고 한다 퍼셉트론으로 AND, NAND, OR을 구현할 수 있다 이 3가지 게이트를 그래프로 그려 보면, 직선 하나..