이번에는 챕터 4, 인공 신경망에 대해 쓴다. 자세한 내용은 책을 구입하셔서 보시고! 여기서는 코드 예제 변환 위주 + 공부한 내용 필기에 집중하련다. 4.1 인공신경망 작동 원리 인공 뉴런의 기본 원리는 아래와 같다. 인공 뉴런 = 활성화함수((입력값 * 가중치)+편향) 입력값(X): 입력 신호 가중치(W, weight) 편향(b, bias) 활성화 함수(activation function): 인공신경망을 통과해온 값을 최종적으로 어떤 값으로 만들지 결정하는 함수 여기서 가장 중요한 게 activation function이라고 해도 과언이 아님. 대표 예시: sigmoid, ReLU, tanh 함수 등 학습 목적에 따라 그에 맞게 함수를 쓴다. 정리하면 인공뉴런은 가중치와 활성화 함수로 연결된다. 뉴런..
