인공신경망(ANN) 모형 인공신경망을 이용하면 분류 및 군집을 할 수 있음 인공신경망은 입력층, 은닉층, 출력층 3개의 층으로 구성되어 있음 각 층에 뉴런(노드)이 여러 개 포함되어 있음 학습 : 입력에 대한 올바른 출력이 나오도록 가중치(weight)를 조절하는 것 가중치 초기화는 -1.0 ~ 1.0 사이의 임의 값으로 설정하며, 가중치를 지나치게 큰 값으로 초기화하면 활성화 함수를 편향 시키게 되며, 활성화 함수가 과적합 되는 상태를 포화상태라고 함 경하하강법(Gradient descent) 함수 기울기를 낮은 쪽으로 계속 이동시켜 극값에 이를 때까지 반복시키는 것 제시된 함수의 기울기의 최소값을 찾아내는 머신러닝 알고리즘 비용함수(cost function)을 최소하 하기위해 parameter를 반복..
