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[밑바닥부터 시작하는 딥러닝] 2. 신경망 Neural Network

2. 신경망 Neural Network 2-1. 신경망의 구조 Neural network structure 신경망은 크게 입력층 Input layer, 은닉층 Hidden layer, 출력층 Output layer으로 나뉨 신경망에서 편향 $b$는 가중치가 $b$이고 입력값이 1인 $x_{0}$으로 표현함 이때 신경망은 아래와 같이 표현 가능함 $$y = h(b+w_{1}x_{1}+w_{2}x_{2})$$ $$h(x) = \left\{\begin{matrix} 1 (x > 0) \\ 0 (x \leq 0) \end{matrix}\right.$$ 2-2. 활성화 함수 Activation Function 활성화 함수 Activation Function: 위의 $h(x)$처럼 입력 신호의 총합을 출력 신호로 ..