[딥러닝] 인공신경망

딥러닝 자료는 외국에 더 많다보니 영어 키워드같은거 외워두는게 도움됌

홍정모 교수님의 띵강의 영상 요약한 내용.

Artificial Neural Network(인공신경망) : 많은 뉴런들이 이어져서 작동 -> 하나의 뉴런만 이해하면 나머지는 쉽다.

 뉴런들은 input이 여러개일 수도 있고 bias(바이어스)의 값도 더해짐. 

뉴런에서 input x로 들어온 값은 가중치 w랑 곱해지고 바이어스 b랑 더해지면 값이 된다.

입력이 여러개면 각각의 x에대한 w를 곱하고 바이어스를 더하면 된다.( s = x1*w1 + x2*w2 + x3*w3 + b) 

이렇게 합을 구하는 것을 Affine Sum이라고 한다.

Activation Functions(활성화 함수)에는 3가지 종류가 주로 쓰인다

- identity

- ReLU

- Sigmoid