Chapter 11. 인공 신경망의 구조와 원리

• Chapter 11. 인공 신경망의 구조와 원리

• 11.1생물학적 뉴런과 인공 뉴런의 비교

• 11.2퍼셉트론(Perceptron)의 구조와 동작

• 11.3다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)

• 11.4가중치(Weight)와 편향(Bias)

• 11.5순전파(Forward Propagation) 연산

• 11.6입력층, 은닉층, 출력층의 구성

• 11.7네트워크 깊이(Depth)와 너비(Width)

• 11.8범용 근사 정리(Universal Approximation Theorem)

• 11.9가중치 초기화(Weight Initialization) 기법

• 11.10신경망의 표현력과 용량

• 11.11신경망 학습의 기본 절차