퍼셉트론 Weight / Bias 추정

초기화 퍼셉트론 가중치, 편향을 초기에 임의의 값을 가짐 일반적으로 무작위 또는 0으로 초기화 입력과 가중치의 곱셈 퍼셉트론은 입력값과 가중치를 곱한 값을 사용 입력값에 대한 가중치를 곱한 값을 계산 가중치와 편향의 향상 곱셈한 결과에 편향을 더함 편향은 각 뉴런이 얼마나 쉽게 활성화되는지를 조정하는 역할 활성화 함수 적용 합산된 값에 활성화 함수를 적용. #활성화 함수는 #비선형성 을 도입하여 #퍼셉트론 이 복잡한 패턴을 학습하도록 함 임계치 비교 활성화 함수를 통과한 값과 입계치를 비교 임계치보다 크면 퍼셉트론은 활성화되고, 작으면 비활성화 됨 가중치 편향 업데이트 퍼셉트론의 출력이 기대 출력과 다를 경우, 가중치와 편향을 업데이트 업데이트는 오차 역전파 알고리즘을 통해 수행 됨.

오차 역전파 출력과 기대 출력 사이의 오차를 계산 오차를 이용하여 가중치와 편향을 조정하는 역전파 알고리즘을 수행 가중치와 편향 업데이트 오차 역전파 알고리즘을 사용하여 가중치와 편향을 업데이트 업데이...