인공신경망
신경망은 그림처럼 입력층, 은닉층, 출력층에 뉴런을 적절히 배치해준 형태이다.
신경망에서 수행하는 작업은 크게 두 단계로 나눌 수 있는데, 추론과 학습이다.
- 추론은, 가중치와 뉴런의 값을 곱하고 그리고 뉴런 값에 영향을 받지 않는 이 편향도 같이 더해줌으로써 다음 뉴런의 값을 얻어내는 과정을 말한다.
- 학습은 최적의 매개변수를 찾아가는 과정이다. (여기서 매개변수는 2개인데 하나는 가중치고 하나는 편향이다.)
이 두 매개변수는 신경망이 학습될 때 수시로 갱신되는 친구들이고, 이때 학습이 얼마나 잘됐는지 알아보는 척도로 loss function을 사용해준다.
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