Neural Network (신경망) 신경세포 = Neuron 이 뉴런을 이용해 layer 만든 것을 우리는 Perceptron 이라고 부른다. 퍼셉트론 자 그럼 각각 weight 들이 있고 이게 vector로 나타날거고 이것들을 합하고. bias더하고.이렇게 입력과 가중치가 곱해져서 나온 것에 activation function을 적용시킨다.sigmoid 를 자주 쓰는데, 시그모이드 함수를 이용하면back propagation에서 학습계산처리가 쉬워지므로 역전파 이용할때 전달함수로 자주 사용한다.예를 들어 하나의 신경망에 두개의 입력(x1, x2) = (0,0) 입력이 들어왔다고 가정해보자. 그리고 w1=1, w2=1, bias값은 -1.5, activation은 계단함수를 이용한다.그럼 1*0+1*0..