각종함수:활성화함수

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 ===== 활성화 함수(Activation fucntion) ===== ===== 활성화 함수(Activation fucntion) =====
-활성화값은 여기의 결+활성화값은 여기의 결
  
  
 ====개념==== ====개념====
-[[딥러닝:신경망]]의 [[딥러닝:뉴런]]이 이전 뉴런으로부터 받은 입력신호의 총합 $ (W \cdot X + B)$ 을 아 다음 뉴런으로 전달할 출력 신호로 변환하는 함수.\\ +[[딥러닝:신경망]]의 [[딥러닝:뉴런]]이 이전 뉴런으로부터 받은 입력신호의 총합 $ (W \cdot X + B)$ 을 계산 후,\\ 
-\\+해당 값을 활성화 함수에 넣어 값 뽑서\\ 
 +여기서 뽑힌 값을 다음 뉴런에 넘김.\\
  
 ==== 역할 ==== ==== 역할 ====
 선형 계산의 결과값을 [[수학기본:비선형]]으로 바꾸는 것.\\ 선형 계산의 결과값을 [[수학기본:비선형]]으로 바꾸는 것.\\
 구지 이런 행동을 하는 이유는 \\ 구지 이런 행동을 하는 이유는 \\
-① 층을 깊게 쌓는 것을 의미 있게 만들고,\\ +0. 활성화 함수는 계산된 값이 "얼마나 중요한가?"를 판단하여 신호를 조절하는 '스위치' 또는 '볼륨 조절기' 같은 역할을 하며, \\ 
-② 직선만으로는 풀 수 없는 현실의 복잡한 문제를 해결할 능력을 갖추기 위해서\\+1. 층을 깊게 쌓는 것을 의미 있게 만들고,\\ 
 +2. 직선만으로는 풀 수 없는 현실의 복잡한 문제를 해결할 능력을 갖추기 위해서\\
  
 \\ \\
 ==== 종류 ==== ==== 종류 ====
 [[각종함수:시그모이드함수]]\\ [[각종함수:시그모이드함수]]\\
 +[[각종함수:소프트맥스레이어]]\\
  
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