인공 신경망(Artificial Neural Networks)

오늘은 인강으로 배운 인경 신경망에 대해 정리한다.

인공신경망은 사용자가 다양하게 만들 수 있는 장점을 가지고 있다.

1. 입력층 : 어떤 값이 처음 들어오는 층
   • x1, x2
2. 은닉층 : 입력층과 출력층 사이에 있는 층으로, 여러 개의 층이 존재할 수 있음
   • h1, h2
3. 출력층 : 가장 마지막에 있는 층으로, 최종 값인 ^y(y_Hat) 값을 출력하는 층
   • ^y(y_Hat)
4. bias : 계산 과정 중에 어떤 값을 더해서 구하고 싶을 때 사용
   • b1, b2, b3

 

• 입력층에서 은닉층으로 값이 넘어갈 때 연산을 하는데 그 층 사이에 있는 값을 가중치라고 부름
• 입력층과 은닉충 사이의 가중치는 4개(w1, w2, w3, w4)
• 은닉충과 출력층 사이의 가중치는 2개(v1, v2)

 

• 이미지에서 보이는 원은 각각의 노드를 의미하며, 층은 노드들의 모임이라고 볼 수 있음
• 노드의 개수를 정해줄 수 있음
• 가중치가 커지면 커질수록 계산하는데 시간이 오래 걸림

 

 

출처 : 인프런 - 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 개념 잡기(딥러닝 호형)