심층신경망1 [딥러닝] 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron)의 개요 다층 퍼셉트론(심층신경망) 구조 심층 신경망(Deep Nueral Nerwork, DNN)은 입력층과 출력층 사이에 여러 개의 은닉층들로 이뤄진 인공신경망(ANN)이다. 기존 단층 퍼셉트론은 간단한 문제만 해결이 가능하고 더 복잡한 비선형 문제의 해결을 위해서는 은닉층(Hidden Layer)가 포함된 다중 퍼셉트론으로 심층 신경망을 구성하여야한다. 학습방법 1. Feed Forward를 수행. (단층 퍼셉트론와 마찬가지로 Input Layer와 Hidden Layer들의 가중치의 곱의 합에 Activation으로 Output Layer를 도출해낸다.) 2. 오차 역전파(Backpropagation)으로 뒤에서부터 거꾸로 가중치를 업데이트한다. 3. 1, 2 번 과정을 반복한다. 오차 역전파(Backpr.. 2022. 3. 6. 이전 1 다음
