(23.11.20) 퍼셉트론의 한계: 선형적으로만 문제를 해결할 수 있음. --> 비선형 활성화 함수를 사용하여 여러개의 층을 쌓고, 비선형적으로 문제를 해결할 수 있게 됨. 신경망 - 여러 층으로 구성되어 있으며, 비선형 활성화 함수를 사용한 다층 퍼셉트론 - 2단계를 거쳐 문제를 해결 - 학습데이터를 통해 가중치 매개변수 학습 - 학습한 매개변수를 사용하여 입력 데이터에 대해 추론 활성화 함수 (activation function) - 입력신호의 총합을 출력신호로 변환하는 함수 - 입력신호의 총합이 활성화를 일으키는지 정하는 역할 활성화 함수 - step function - 단층 퍼셉트론에서 사용하는 원시적인 activation function 이다. - 0에서 출력이 불연속적이다. => 0에서 기울..