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[딥러닝] 단층 퍼셉트론의 한계(XOR 게이트)와 비선형함수의 등장

단층 퍼셉트론인공신경망의 가장 기초적인 형태 로젠트 블랑크 아저씨의 의해서 처음 제기됨은닉층 없이 입력층과 출력층만 존재하는 가장 간단한 구조의 단층 신경망 계산식  \(y = f\left(\sum_{i=1}^{n} w_i x_i + b \right)\) 단순하게 입력 값과 가중치를 곱한 값에 편향 값을 구한 값을 최종 출력단계에서 임계치에 도달하면 1 도달하지 못하면 0을 내뱉는(정수) 간단한 신호시스템과도 같은 구조이다. XOR게이트단층 퍼셉트론은 선형분류만을 가능하게끔 구성되어 있는데, 직선 하나로 데이터가 분류될 수 있는 문제만을 해결할 수 있다.왜 그런지에 대해서 정리하려고 한다.   상기 그림에 보여지는대로 XOR 게이트는 한 개의 선으로는 설명할 수 없는 상황이 벌어지게 되는데, 그걸 해결하..

딥러닝, 논문 리뷰 2024.12.27
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BCE, MSE, 논문리뷰, Seq2Seq, llm, 최적화, 멀티모달, 딥러닝, Attention, deep learning, nlp, ViT, transformer, 손실함수, 퍼셉트론, DeepLearning, encoder, Deep Dive, 임베딩, 자연어처리,

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