배타적 논리합1 26번째 이야기 - 순방향 계산, 손실함수, 오차에 대한 가중치, 기호주의 위의 그림과 같이 순방향으로 입력값과 각각의 가중치들을 곱하여 더한 가중합을 계산합니다. ● 가중합에 바이어스(편향)를(편향) 더하여 준 값을 활성화 함수에 통과시켜 얻은 예측 값을 얻습니다. ● 그런 다음, 손실 함수라는 것을 통해 예측 값과 실제 값의 차이인 오차를 얻습니다. ● 발생한 오차에 따라 가중치(=볼륨 손잡이)를 조절합니다. ● 이러한 1~3의 과정을 계속해서 반복합니다. 이것이 퍼셉트론의 학습 메커니즘입니다.. ● 여기서 노버트 위너가 말한 '피드백'은 무엇일까요? 네, 바로 손실 함수를 통해 얻은 오차 값의 전달일 것입니다. 그 피드백을 받았기 때문에 가중치 조정의 과정인 '학습'을 할 수 있었습니다. ● 퍼셉트론에서의 학습은 적정한 가중치의 값을 찾는 데 있습니다. ● 여기서 적정한 .. 2022. 11. 4. 이전 1 다음
