📒선형 모델
💡단층 레이어 신경망
- 뉴런이 신호를 전달하는 방식에 착안하여 제안된 초기 인공신경망
- 다수의 신호를 입력으로 받아 선형 결합으로 구성된 연산을 거친 후 하나의 결과를 내보내는 알고리즘
💡선형 모델의 구성
- 모델을 통해 예측하고자 하는 결과 y
- 모델을 구성하는 가중치 W
- 모든 노드의 연결은 가중치라는 숫자로 표현됨 - 모델의 입력이 되는 데이터 x
📒비선형 모델
💡다층 레이어 신경망 (MLP)
- 딥러닝의 가장 기본적인 형태
- 여러 층의 노드가 연결된 구조를 가진 모델
- 입력 레이와 출력 레이어 사이에 "은닉층" 레이어 추가하여 2개 이상의 레이어를 쌓음
- 여러 개의 레이어를 쌓음으로써 더욱 복잡한 연산을 수행할 수 있음
- 다층 레이어 신경망의 구성
- 입력층 : 입력 데이터를 받는 층
- 은닉층 : 가중치와 활성화 함수를 통해 데이터를 처리 입력 데이터를 가공하여 중요한 특징을 추출
- 출력층 : 최종 결과를 출력하는 층
- 입력 데이터는 각 층을 거쳐 가중치와 활성화 함수에 의해 변환됨
- 출력층에서는 예측 값이 계산됨
