반응형 활성함수1 [머신러닝] 활성 함수(Activation function)란? 활성함수(Activation Function)는 인공신경망(Artificial Neural Network)에서 뉴런의 출력 값을 결정하는 비선형 함수입니다. 입력 신호를 받아 처리하고 출력값을 조정함으로써 모델의 학습 능력과 복잡한 문제 해결 능력을 제공합니다. 활성함수의 주요 역할*비선형성 제공- 선형 함수만 사용하면 뉴런의 조합도 선형으로 이어져 신경망의 깊이가 아무리 깊어도 복잡한 문제를 해결하지 못합니다.- 활성함수는 비선형성을 추가해 복잡한 관계를 학습할 수 있도록 만듭니다.*출력값 제한활성함수는 출력값을 특정 범위로 제한하여 수치 안정성을 유지하고, 학습을 더 효율적으로 만듭니다.*다양한 표현 학습활성함수를 통해 신경망은 다양한 패턴을 학습하고, 이를 결합해 복잡한 문제를 해결합니다. .. 2024. 11. 15. 이전 1 다음 반응형
