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[인공신경망] 인공신경망의 모델은 뉴런의 신호를 처리하는 방식을 모방해 사용합니다. 뉴런은 신호를 입력받아 활성함수통해 처리합니다. 그리고 임계치를 넘으면 그 다음 뉴런에게 신호를 출력합니다. 노드는 계층구조를 만드는데 각 층은 레이어라고 합니다. 계층구조는 입력층(Input Layer) , 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)로 나뉩니다. 이러한 계층을 인공신경망이라 부릅니다. 노드는 입력을 받아서 활성함수에 넣습니다. 활성함수의 입력은 아래와 같습니다. \(활성함수의 입력 = \Sigma(입력) * (가중치) + 편향\) 인공신경망의 노드는 활성함수를 통해 정보를 가공합니다. 활설함수에서 사용하는 함수는 ReLU, Tanh, Sigmoid 함수들이 사용됩니다. [Simgo..