AI2 네트워크 구조 2024.02.20 - [열정/개인 공부] - 뉴런 모델 뉴런 모델 단일 입력 뉴런 (single-input neuron) 스칼라 입력 p가 스칼라 가중치 (weight) w와 곱해지고, 다른 스칼라 입력 1은 편향 (bias 또는 offset) b와 더해진다. 이 둘은 합산기 (summer)에 전달되어 합해진다. 합산 mydaydream.tistory.com 위의 포스팅을 통해 뉴런을 정의했다. 하지만 일반적으로 입력이 여러 개라도 하나의 뉴런으로는 충분치 않다. 계층 (layer)에서 병렬로 작동하는 뉴런이 5~10개 정도 필요할 수 있다. 뉴런 계층 S개 뉴런 단층 네트워크 (single-layer network)를 아래 그림에서 볼 수 있다. R개 입력은 각 뉴런에 연결되며, 가중치 행렬은 S개 .. 2024. 2. 20. 뉴런 모델 단일 입력 뉴런 (single-input neuron) 스칼라 입력 p가 스칼라 가중치 (weight) w와 곱해지고, 다른 스칼라 입력 1은 편향 (bias 또는 offset) b와 더해진다. 이 둘은 합산기 (summer)에 전달되어 합해진다. 합산기 출력 (또는 네트 입력 net input) n은 스칼라 뉴런 출력 a를 생성하는 전달 함수 (transfer function) 또는 활성화 함수 (activation function) f로 들어간다. 이때, w와 b는 모두 조정 가능한 (adjustable) 뉴런의 스칼라 파라미터이다. 일반적으로 전달 함수는 뉴런의 입력/출력 관계가 특정 목표를 충족하도록 설계자가 선택하며, 파라미터 w와 b는 학습 규칙에 의해 조정된다. 전달 함수 (transfer .. 2024. 2. 20. 이전 1 다음
