인공신경망의 기본 원리신경망 모델신경망 모델 학습 원리input, activation func, output으로 구성 가중치와 편향 y=wx+b인풋(x)이 들어오면 가중치(w)를 곱함 (wx)가중치 : 신호 전달의 정보를 얼마나 많이할 것인지를 나타냄편향(b) : 뉴런이 얼마나 쉽게 활성화 되느냐를 결정 - 활성화 하는 레벨을 의미함 (있을수도~없을수도~) 활성화 함수 h(x)y=h(b+w1x1+w2x2): 입력 신호의 총합을 출력 신호로 변환하는 함수임계 값을 경계로 출력하는 특징 다층 perceptron입력층 : 데이터를 입력 받음은닉층 hidden layer : 학습을 진행함. N개 이상으로 구성되며 정보를 담아냄출력층 : 입력된 데이터에 따라 결과를 출력하는 계층. Task에 따라 다르게 구성 가..