선형 >> 뉴런 ( y = ax + b)
역치 (활성화 함수) 값 이상의 자극에 반응
input_dim의 개수 , 즉 피쳐의 개수들의 가중합을 활성화를 거친후 출력함
단일 퍼셉트론으로 XOR 문제를 해결할수 없음이 지적됨
>>
MLP (Multy Layer Perrceptron) 다층퍼셉트론으로 XOR 문제 해결함
층을 쌓아 비선형 데이터를 분류할 수 있으나
다층이라 w가 많아지니 과대적합 가능성이 있음
'Deep Learning > 기타' 카테고리의 다른 글
CNN (합성곱 신경망)의 개념 [ MLP와 CNN의 구조비교 / 패딩 / 축소샘플링 (스트라이드, 풀링) / ] (0) | 2022.09.05 |
---|---|
오차 역전파의 개념 (0) | 2022.09.02 |
최적화함수 (Optimizer) 개념 (0) | 2022.09.01 |
활성화 함수의 개념 (0) | 2022.08.31 |
딥러닝의 개념 (0) | 2022.08.24 |