신경망은
해당 구조처럼 입력 - 은닉층 - 출력으로 이루어져 있다.
가장 왼쪽에 보이는 x1 x2는 입력층이고 중간에 있는 노드는 은닉층이다. 이런 은닉층을 타고 나온 결과가 y1 y2로 존재한다.
이런 신경망의 입력요소가 가중치와 곱해지고 편향을 더해서 다음 노드로 이동하게 되는데
이는 머신러닝에서 했던 파라미터를 찾던 방법과 유사하다.
해당 그림을 보면 2, 2의 형태의 A가 2, 2형태의 B를 만나서 결과 y가 나오는데
이는 행렬곱 연산을 적용해 가로와 세로가 곱해지는 것을 의미한다.
2 x 2 , 2 x 2에서 2 x 2, 2 x 2로 상쇄되어 2 * 2의 형태를 띄게 된다.
코린코린이