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[딥러닝] 신경망의 구조

신경망 입력 레이어 - 학습 데이터(입력 데이터) 받는 레이어 출력 레이어 = 학습 결과 출력 중간 레이어(은닉 레이어) = 데이터에서 특징량을 추출하는 레이어 각 레이어에는 "○"로 표현되는 노드 배치, 노드끼리는 "-"로 표현되는 엣지(링크)로 연결 엣지는 가중치라고 부르는 값을 가지고 있다. 순전파 = 입력레이어부터 오른쪽으로 계산이 이루어짐 역전파 = 출력레이어부터 왼쪽으로 계산이 이루어짐 순전파의 구조 바로 전 레이어에 있는 노드 값과 엣지의 가중치를 곱한 뒤 모든 결과 더하기 더한 값을 활성화 함수로 변환 -- 해당 노드의 값! 다음 노드로 전달한다. 학습타입에 따른 활성화함수: 분류 - 소프트맥스 함수 회귀(수요 예측..) - 항등 함수 역전파의 구조 순전 파에서 계산한 결과를 정답 데이터와..

딥러닝/Today I learned : 2021.04.04

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