ch3 - 신경망, 활성화 함수 + 자연어 처리 강의 Artifical Neral Networks (ANN) - 강의 신경망은 실수형으로 구성된 vector를 인풋으로 받아 weight를 곱하고, 이 inputs의 선형 합을 계산한다. (w0은 편향, w0은 항상 1이다.) (계단 함수를 활성화함수로 사용할 경우) 선형 합이 0보다 클 경우 Output은 1, 아니라면 -1이다. Neurons integrate information 뉴런은 정보를 통합한다. Neurons pass information about the level of their input 뉴런은 인풋 레벨의 정보를 pass한다(넘겨준다). Brain structure is layered 뇌구조는 layered하다 (여러 층으로 이루어져 있다) The influence of one neuro.. 공부/밑바닥부터 시작하는 딥러닝 6년 전
ch2 - 퍼셉트론 + 자연어 처리 강의 퍼셉트론 +) 강의 A perceptron represents a hyperplane decision surface in the ndimensional space of instances 퍼셉트론은 n차원의 좌표평면에서의 초평면 결정면을 나타낸다. Some sets of examples cannot be separated by any hyperplane, those that can be separated are called linearly separable. 어떤 예시의 셋들은 어떤 초평면으로도 나누어질 수 없는데, 나누어질 수 있는 것들은 선형으로 분리 가능하다고 말한다. 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 (0 또는 1) 출력 Many Boolean functions can be represen.. 공부/밑바닥부터 시작하는 딥러닝 6년 전