sigmoid2 (R3)제09강(3.1)신경망 표기** wij 주의 - 출력 i 로 들어가는 입력 j 신경망 공부를 하게 되면 여러가지 표기법을 접하게 됩니다. 다음은 간단한 신경망을 표시한 것입니다. (1) 우선 입력 a, b,c 로 입력 변수가 3개 있습니다. (2) 입력된 a,b,c 에 가중치가 적용됩니다. Wa, Wb, Wc (3) 입력된 값의 (가중) 합계를 구합니다. Σ 입력값 X 가중치 X = a Wa + b Wb + c Wc 회귀분석의 경우와 비슷한 형태입니다. (4) 입력된 값의 합계(가중합계)에 시그모이드 함수를 적용합니다. 로지스틱 회귀분석의 경우와 비슷한 형태를 가집니다. (5) 시그모이드 함수의 결과가 출력(y) 가 됩니다. 여러 시그모이드 함수 중에서 로지스틱함수가 가장 많이 사용됩니다. 이번에는 두 개의 출력이 있는 경우를 설명합니다. 입력변수가 X1, X2, X3 으로 세 개.. 2021. 5. 12. 4일째 4.2 odds, logit, 시그모이드함수, 소프트맥스 소프트맥스 정리하기 이제 딥러닝 4일째 들어섭니다. 다층신경망, 심층신경망 그리고 가중치 문제 등 을 익힙니다. 그러다가 보면 출력층에 값들이 생성됩니다. 그런데 분류문제라고 하면 이들 출력층의 값들을 확률값으로 변환하면 편리합니다. 그러기에 앞서 몇 가지 용어를 정리해 봅니다. 중간단계에 사용되는 활성화함수 중 시그모이드 함수 등을 적용하게 되는데 시그모이드 시그모이드 하는데 시그모이드가 뭐지? 우선 시그모이드를 살펴 봅니다. sigmoid의 뜻은 " shaped like the letter S:" "S랑 비슷한" 뜻이구나. 이와 관련하여 여러가지 용어가 나오는데 하나하나 살펴 보겠습니다. 오즈,odds 성공할 확률이 실패할 확률보다 몇 배인가?를 나타내는 비율 p/(1-p) 비가 올 확률이 75% 이.. 2020. 8. 18. 이전 1 다음
