Douglas' Space

인공뉴런(이제부터는 이를 AN이라고 부르겠습니다.) 하나를 보면 함수와 같다고 하였습니다. 정확하게는 AN 하나는 2개의 합성함수로 되어 있습니다. 다음과 같이 생겼습니다. y = z(f(x1,x2,...,xn)) = z(x1*w1+x2*w2+....+xn*xn+b) ANN은 이런 AN들이 층을 구성하여 연결된 것이므로 합성함수들의 집합과 같다고 할 수 있습니다. 여기서 xi는 입력값입니다. 입력계층에 존재하는 AN의 xi는 최초의 학습데이타가 될 것입니다. 그러나 은닉계층과 출력계층의 AN의 xi는 그 전 AN들의 출력값인 y들이 됩니다. wi는 가중치로서 AN의 학습의 목적인 학습 파라미터라고 할 수 있습니다. b는 bias로서 각 AN마다의 특성이 반영되는 조정 값입니다. wi와 b 모두 입력 데이..