728x90 반응형 activation function1 [인공지능] 인공지능 신경망의 핵심 : 비선형 활성화 함수(Activation Function) 인공 신경망이 복잡한 패턴을 인식하고 학습할 수 있는 능력의 비밀은 바로 비선형 활성화 함수에 있습니다. 이 함수는 신경망의 각 뉴런(노드)이 최종 출력을 생성하는 중요한 단계에서 사용됩니다. 활성화 함수란 무엇인가요?활성화 함수는 뉴런이 입력 신호를 받아 가중합을 계산한 후, 이 값을 비선형 함수에 적용하여 최종 출력을 생성하는 역할을 합니다. 만약 활성화 함수가 선형 함수라면, 아무리 층을 깊게 쌓아도 전체 신경망은 결국 하나의 선형 변환과 같아져 복잡한 비선형 문제(ex: 이미지 인식, 자연어 처리 등)를 해결할 수 없습니다. 선형 함수 : 전체 구간에서 기울기가 일정한 직선비선형 함수 : 전체 구간에서 기울기가 일정하지 않은 함수. 신경망이 복잡한 패턴 인식을 가능하게 하며, 학습 능력과 예측 .. 2025. 10. 23. 이전 1 다음 728x90 반응형
