다층 퍼셉트론 1. 여러 개의 퍼셉트론을 결합한 다층 구조를 이용하여 선형 분리가 불가능한 상황을 해결함 은닉층을 둠 -> 은닉층은 원래 특징 공간을 분류하는 데 훨씬 유리한 새로운 특징 공간으로 변환함 시그모이드 활성함수 도입 -> 퍼셉트론은 계단함수, 다층 퍼셉트론은 로지스틱 시그모이드나 하이퍼볼릭 탄젠트 사용, 딥러닝은 소프트플러스나 렉티파이어에 주로 사용됨(기울기 소멸 방지) 오류 역전파 알고리즘 사용 -> 여러 층이 순차적으로 이어진 구조라서 역방향으로 진행하면서 한 번에 한 층씩 그래디언트를 계산하고 가중치를 갱신함 2. 인식 신경망은 학습을 마치면 훈련집합 대신 가중치만을 저장함 3. 특성 - 오류 역전파 알고리즘의 빠른 속도 - 모든 함수를 정확하게 근사할 수 있는 능력 - 성능 향상을 위..
