Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 캡스톤정리
- mysql
- 알고리즘
- sigmoid
- 문제풀이
- 플로이드와샬
- dp
- 그래프
- 프로그래머스
- 백트래킹
- Algorithm
- Docker
- C++
- Stack
- Blockchain
- 그리디
- dfs
- 실버쥐
- Node.js
- 탐색
- BFS
- Greedy
- Swift
- ReLU
- DeepLearning
- 풀이
- 백준
- 부르트포스
- NeuralNetwork
- ios
Archives
- Today
- Total
목록NN (1)
개발아 담하자
[Deep Learning] Perceptron 과 NeuralNetwork 란?
Perceptron 다수의 신호 (Input) 을 입력받아서 하나의 신호 (Output) 을 출력한다. perceptron 의 출력값은 1 또는 0 이기 때문에 선형 분류 (linear classifier) 모형이다. perceptron 의 학습은 처음에는 임의로 설정된 weight로 시작한다. 학습 데이터를 perceptron 모형에 입력하며 분류가 잘 못 되었을 때 weight을 개선해 나간다. 가중치 (weight) : 입력 신호가 결과 출력에 주는 영향도를 조절하는 매개변수 변향 (bias) : 뉴런이 얼마나 쉽게 활성화 되느냐를 조절하는 매개변수 퍼셉트론은 선형분류는 할 수 있지만 비선형분류는 불가능하다는 한계점이 있다. 이를 극복하기 위해 다층 퍼셉트론을 만든다. 층을 겹겹이 쌓아나가는 것이다..
🚀 Deep Learning
2020. 4. 22. 01:56