[딥러닝] 기초 이해

아..이제야 기본을 이애했다.

 

딥러닝 딥러닝 하는데 사실 겉할기로 만 알고 있었던것 같다.

 

가장 기본이 되는 사항은 아래와 같다ㅏ.

 

 

퍼셉트론 (단층 퍼셉트론)

입력과 출력층으로만 구현되어 AND NAND OR를 구현가능 하나 XOR구현이 안됨

이때 입력값에 대해서 0/1을 결정짓는 임계치(세타)에 대한 함수는 계단함수가 있음

다층퍼셉트론

2개 입력에 대해서  NAND, OR 1레이어 추가후 AND 연산을 통해서 1개의 출력을 얻음

결과적으로는 1개의 은닉층이 추가 되어 XOR를 구현함

 

입력---->은닉층------>출력

 

DNN(Deep Neural Network)심층 신경망

은닉층(hidden layer)이 2개 이상이면 DNN(Deep Neural Network)심층 신경망이라고 하고

이것을 학습시킨다고 하면 딥려닝(Deep learning)이 되는거다...

 

 

퍼셉트론 = 계단 함수

로지스틱 회귀의 활성 함수 = 시그모이드 함수 (이진분류가 가능)