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신경망 학습

활성 함수- 여러 함수가 사용될 수 있으며 시그모이드가 대표적 시그모이드import numpy as npdef SIGMOID(x): return 1/(1 + np.exp(-x))- 가중합 v의 값을 0과 1 사이의 값으로 변환- f(x) = 1 (1 + e^-x) 소프트맥스import numpy as npdef SOFTMAX(x): e_x = np.exp(x) return e_x / e_x.sum(axis=0)- 시그모이드는 자신의 노드로 들어오는 신호의 가중합만 고려하여 출력 값 조절- 소프트맥스 함수는 출력 노그가 여러 개일때 다른 노드로 들어오는 신호의 가중합도 고려- 합이 1이라 각 출력에 대한 확률의 의미를 가짐 delta rule- 신경망의 출력값과 정답 사이의 오차를 가지고 w를 조정하는 ..
학부/딥러닝 2025. 10. 18. 20:59
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