다중 신경망1 DL #6 : 다층 퍼셉트론 학습 및 한계 (Multi Layer Perceptron) Multi Layer Perceptron 개요 다층 퍼셉트론은 1개 이상의 Hidden Layer를 가지는 퍼셉트론 입니다. Multi Layer Perceptron은 다수의 입력값과 각 입력값에 대한 가중치 곱을 한 결과들이 합쳐지고, 그 합쳐진 결과값이 활성화 함수의 입력값이 됩니다. 이후에 활성화 함수의 결과값은 다음 노드의 입력값이 됩니다. 이런 방식으로 여러 은닉층을 거친 결과는 최종 출력 값이 됩니다. 가중치는 각 노드의 연결강도를 말하는 것이며, 학습에 의해 변경됩니다.뉴런은 입력 신호를 처리하여 출력 신호를 내보내는 처리 역할을 합니다. 따라서, Processing Element 또는 Threshold Unit 라고도 합니다.활성화 함수는 가중치 곱에 의해 생성된 값을 결정 짓는 결정함수 .. 2020. 5. 23. 이전 1 다음
