준비하는 대학생

피드 포워드 신경망, 특히 다층 퍼셉트론(MLP)은 기계 학습 분야에서 분류와 회귀 문제를 해결하기 위해 널리 사용되고 있습니다. 이러한 신경망은 입력 벡터를 받아 여러 개의 숨겨진 층을 거치면서 변환을 수행하고, 마지막으로 출력 층을 통해 예측을 수행합니다. 각 층은 일련의 노드(또는 뉴런)로 구성되며, 각 노드는 가중치와 활성화 함수를 통해 이전 층으로부터의 신호를 변환합니다. 다층 퍼셉트론의 기본 구조 MLP의 기본 구성 요소는 다음과 같습니다. 입력 층: 실제 데이터를 네트워크에 주입하는 레이어입니다. 숨겨진 층: 하나 이상의 층으로 구성되며, 각 층은 여러 노드로 구성됩니다. 이 노드들은 가중치와 함께 활성화 함수를 통해 입력을 처리합니다. 출력 층: 최종 예측을 수행합니다. 분류 문제의 경우,..