퍼셈트론1 ML #17 : 머신러닝 인공신경망(Neural Network) 개념 및 학습 절차 신경망과 인공신경망인공신경망이란, 인간의 뇌를 부분적으로 흉내낸 것으로 여러 개의 뉴런을 병렬처리한 모델을 말합니다. 따라서, 인공신경망은 복잡하고, 비선형적이고, 병렬적인 처리가 가능합니다. 신경망과 인공신경망을 비교한 명칭은 아래와 같습니다. 세포체(뉴런) - Node수상돌기 - 입력(Input)축삭돌기 - 출력(Output)시냅스 - 가중치(Weight) 인공신경망을 학습시킬 때, 각 신호값을 가중치와 곱한 값들의 합을 뉴런이 가지는 한계와 비교함으로써, 한계치를 넘어서면 0, 넘어서지 않으며 -1을 다음 노드로 전달합니다. 이를 반복적인 조정을 통해 학습해서 인공신경망 모델을 생성합니다. 활성화 함수 개념인공신경망에서 결과값을 내보낼 때, 사용하는 함수가 활성화 함수입니다. 이는 전이함수라고도 부.. 2020. 4. 26. 이전 1 다음
