04강. 딥러닝 핵심 개념 이해 (1)

• 퍼셉트론 : 1958년 등장한 개념
• 1번째 부흥 : Tree 기반의 model
• 2번째 부흥 : SVM
• 현재 : 딥러닝

• 노드 == 퍼셉트론
• 입력층, 은닉층, 출력층
• 입력층으로 들어오는 data 중 하나의 행이 각각의 노드에 들어가는 것이 아닌 90도 눕혀서 데이터의 각각의 열이 밀려들어오는 것임!

꼭 실습 해보기! => Transfer Learning 전이학습

• if 퍼셉트론이 선형결합만 하는 경우, n개의 layer를 거친 data가 머신러닝의 선형회귀와 같은 결과값을 return하게됨
  
• 활성화 함수는 다음 layer에 얼마나 넘겨줄 지를 결정한다.
• linear 했던 model을 non - linear function으로 바꿔주는 함수
  
• identity, linear 빼고 모두 비선형 함수