ANN(Artificial Neural Network), 인공 신경망에 대한 정리 + 활성화 함수(Activation function)

인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 실제 뇌의 신경망에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘입니다. 인공신경망은 시냅스의 결합으로 결합 세기를 변화시켜, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 가리킵니다. 좁은 의미에서는 오차 역전파 법 (back propagation)을 이용한 다층 퍼셉트론 (multi-layer perceptron)을 가리키는 경우도 있지만, 이것은 잘못된 용법으로, 인공신경망은 이에 국한되지 않는다고 합니다. 인공신경망은 하나의 입력 계층, 하나 이상의 은닉 계층 그리고 하나의 출력 계층을 포함하는 노드 계층으로 이루어져 있습니다. 인공신경망의 한 종류인 multi-perceptron 예시 위 그림을 예시로 들면, 맨 왼쪽의 노드 층이 입력 층, 가운데 두 개의 층이 은닉층 마지막 층이 출력층에 해당한다고 볼 수 있습니다. 또 계속해서 층이라고 설명하고 있는 것은 세로로 배치된 연속된 뉴런을 말하는 것입니다. 또 뉴런은 위 그림...

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