728x90 반응형 SMALL 출력층2 뉴런의 유형 (1) Types of Neurons 모든 신경망이 모든 종류의 뉴런을 사용하는 것은 아니다. 하나의 뉴런이 여러 종류의 뉴런의 역할을 채우는 것도 가능하다. 신경망에는 보통 네 가지 종류의 뉴런이 있다. • 입력 뉴런 : 각 입력 뉴런을 특징 벡터의 한 요소에 매핑한다. • 은닉 뉴런 : 은닉 뉴런은 신경망이 추상적이고 입력을 출력으로 처리할 수 있도록 한다. • 출력 뉴런 : 각 출력 뉴런은 출력의 한 부분을 계산한다. • 바이어스 뉴런 : 선형 방정식의 y 절편과 유사하게 작업한다. 그리고 각 뉴런을 층으로 배치한다. • 입력층 : 입력층는 데이터 세트로부터 특징 벡터를 받아들인다. 입력층는 일반적으로 바이어스 뉴런을 가진다. • 출력층 : 신경망으로부터의 출력이다. 출력층는 바이어스 뉴런을 가지지 않는다.. 2023. 7. 28. [AI] Feed Forward ∙ One Hot Encoding ∙ Softmax Feed Forward 신경망의 입력층 (input layer)으로 데이터가 입력되고, 1개 이상으로 구성되는 은닉층 (hidden layer)을 거쳐서 출력층(output layer)으로 출력 값을 내보내는 과정이다. import numpy as np # 활성화함수 sigmoid def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) input_data = np.array([1, 2]) # 입력데이터 target_data = np.array([1]) # 정답데이터 input_nodes = 2 # 입력노드 hidden_nodes = 3 # 은닉노드 output_nodes = 1 # 출력노드 W2 = np.random.rand(input_nodes, hidden_nodes) b2 =.. 2022. 7. 17. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
