인공신경망 deeplearning 기본구조

아래의 식은 인공신경망의 기본유닛인 퍼셉트론의 구조를 식으로 표현한 것이다.

 

y = z(x1w1 + x2w2 + x3w3 + ...+(-b))

y = 퍼셉트론이 내놓은 최종 출력값.

 

x1w1 + x2w2 + x3w3 + ...xnwn = 바깥가로안에서 이부분은 n은 입력을 의미하고 wn은 해당입력에 곱해지는 가중치를 의미한다.

 

(-b) = 바깥가로안의 이부분은 보통은 계산편의상 b로 표현된다고 한다.이것은 특정임계값을 의미하고 위의 가중치의 합이 이임계값을 넘기느냐 그렇지 못하느냐에 따라 신호의 성격이 달라진다. 예를들어 가중치의 합이 임계값을 못넘길 경우 값이 - 가 되어 의미없는 신호가 될수도 있고 임계값을 많이 넘겨 의미있는 강한신호가 될수도 있다.

임계값은 편향을 의미하기도 한다.편향값이 너무 크거나 하면 특정신호를 작게 만들어 인공신경망이 해당 신호를 무시하게 할수도 있다.

 

z =  가로안의 가중치와 임계값의 합을 특정형태의 수치(예: 0~1사이값)으로 변환해주는 함수이다.

 

(위 내용은 본인이 이해한 내용을 정리한 것으로 정보의 오류가 있을 수 있음.)