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[딥러닝] 1. 단층 퍼셉트론(SLP) _ 2.이진판단_ 2.3 시그모이드 함수

[접근1] 신경망 출력을 이진값으로 퍼셉트론 구조상 0과 1 두 가지 값만 내도록 제한 곤란 미분곤란: 역전파 학습 거의 불가능 [접근2] 신경망 출력을 ‘참’일 확률값으로 퍼셉트론 구조상 [0.0, 1.0] 구간 내 값만 내도록 제한 곤란 [접근3] 신경망 출력을 ‘참’일 가능성의 로짓값으로 로짓값: 상대적 가능성 정도를 로그 척도로 표현한 값 간단한 변환 함수를 추가해 확률 값으로 변환가능 값의 범위에 제한이 없어서 퍼셉트론 출력 형태로 적합 미분 처리가 용이해 역전파 학습에 적당 딥러닝에서는 이진판단 처리에 [접근3]이용 뒤에 소개될 시그모이드 함수를 퍼셉트론 안에 삽입하면 [접근2]도 가능 💡 퍼셉트론 구조상 이진 판단 즉 0과 1을 두가지 값만 내도록하는 것은 미분이 곤란하며 역전파 학습이 거의..
IT/딥러닝 2023. 8. 1. 22:39
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