tanh1 1번째 인공지능 - 신경망, 은닉층, 딥러닝 모델 신경망, 은닉층, 딥러닝 모델 ● 신경망에서 활성화 함수가 없다면 입력과 가중치의 곱셈 값을 모두 더하는 계산만 있어 선형 변환만 가능합니다. ● 은닉층이 아무리 깊고 복잡해도, 활성화 함수가 없으면 결국 곱셈과 덧셈의 향연이 되므로 하나의 선형 연산이 될 뿐입니다. ● 세부적으로 디테일하게 분류하기 위해서는 반드시 레이어 사이사이에 들어가 있는 활성화 함수를 거쳐 비선형(그림에서는 곡선)으로 바꿔야 합니다. ● 활성화 함수를 사용하면 입력값에 대한 출력 값이 linearlinear 하게 나오지 않으므로 선형 분류기를 비선형 분류기로 전환시킬 수 있습니다. ● 아하, 딥러닝 모델은 단지 linear layer를 여러 개 쌓는 개념이 아니라 활성화 함수를 이용해서 non-linear layer를 여러 개 .. 2022. 8. 16. 이전 1 다음
