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[딥러닝] 1. 단층 퍼셉트론(SLP) _ 1. 회귀분석_1.1 단층 퍼셉트론 신경망 구조

1.1 단층 퍼셉트론 신경망 구조 단층퍼셉트론 가장 기본적인 신경망 구조 일련의 퍼셉트론을 한 줄로 배치 입력 벡터 하나로부터 출력 벡터 하나를 단번에 생성 입출력 패턴 입력벡터: x = (x1,x2,x3,x4) 출력벡터: y = (y1,y2,y3) 문제의 내용에 따라 크기가 결정됨 퍼셉트론 열 P1,P2,P3 출력 벡터 크기만큼의 퍼셉트론 배치 가중치 weight 입력 벡터와 퍼셉트론 사이의 완전 연결 [입력벡터크기, 퍼셉트론개수] 형태의 행렬 입력 값에 가중치의 값을 곱한 값들의 합이 출력 노드의 값으로 출력됨. weight를 수정해 나가는 과정이 학습 과정. 어떤 입력 값을 주었을 때 웨이트 값에 따라서 출력이 결정되는 구조. 편향 bias 퍼셉트론 별로 가산되는 스칼라 값 [퍼셉트론 개수] 형태의..
IT/딥러닝 2023. 7. 26. 13:38
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