머신러닝9 [머신러닝] MLP (Multi Layer Perceptron) Perceptron 구조 입력층(input layer)과 출력층(output layer)으로 구성 Single-Layer Perceptron (단층 퍼셉트론) ▪ 각 입력(x)에 대응되는 weight(w), 1개의 노드에 입력되는 bias(b)존재 ▪ 가중합으로 얻어진 결과치에 활성화 함수(h) 적용 ▪ 층 수 : 1개 → 모델의 층 수를 셀 때, 보통 입력층은 생략함. 따라서, 1개의 층을 갖는다. Multi-Layer Perceptron (MLP, 다층 퍼셉트론) ▪ 각 입력(x)에 대응되는 weight(w), 1개의 노드에 입력되는 bias(b)존재 ▪ 가중합으로 얻어진 결과치에 활성화 함수(h) 적용 ▪ 층 수 : 2개 이상 → hidden layer가 1개이면 얕은 신경망, hidden laye.. 2023. 11. 16. 이전 1 2 3 다음
