Allen's 데이터 맛집

이번에는 신경망에서 사용되는 주요 활성화 함수에 대해 알아보겠습니다. 활성화 함수는 신경망의 각 뉴런에서 입력을 받아 출력을 생성하는 데 사용되며, 모델에 비선형성을 부여하여 다양한 패턴을 학습할 수 있게 합니다. 활성화 함수의 역할 활성화 함수는 신경망의 뉴런이 입력을 받아 출력을 생성할 때 비선형성을 부여하는 역할을 합니다. 이 비선형성은 신경망이 다양한 복잡한 함수를 학습하고 표현할 수 있도록 도와줍니다. 주요 활성화 함수에는 다음과 같은 것들이 있습니다. 1. 시그모이드 함수 (Sigmoid Function) 시그모이드 함수는 0과 1 사이의 출력값을 갖는 S 모양의 곡선 함수입니다. 주로 이진 분류 문제에서 출력층에 사용됩니다. import numpy as np import matplotlib...