신경망의 기초
퍼셉트론은 단일 계층 신경망이고 다중 계층 퍼셉트론은 신경망이라고합니다.
퍼셉트론은 선형 분류기(이진)이다. 또한,그것은 감독 학습에 사용됩니다. 주어진 입력 데이터를 분류하는 데 도움이됩니다. 그러나 도대체 어떻게 작동?
정상적인 신경망은 우리 모두가 알고 있듯이 다음과 같습니다
파이썬으로 기계 학습 소개:데이터 과학자를위한 가이드
그것은 나에게 많은 도움이되었습니다.
보시다시피 여러 레이어가 있습니다.
퍼셉트론은 4 부분으로 구성된다.
- 입력 값 또는 하나의 입력 레이어
- 가중치 및 바이어스
- 순 합계
- 활성화 기능
참고: 신경망은 퍼셉트론과 같은 방식으로 작동합니다. 따라서 신경망이 어떻게 작동하는지 알고 싶다면 퍼셉트론이 어떻게 작동하는지 알아보십시오.
하지만 어떻게 작동합니까?
퍼셉트론은 다음의 간단한 단계들
에서 작동한다..
비. 모든 곱한 값을 더하고 가중치 합이라고 부릅니다.
다.가중 합계를 올바른 활성화 함수에 적용하십시오.
예:단위 단계 활성화 기능.
