[요약]인공신경망 요약

인공신경망   ANN Artificial neural network

노드(unit) 또는 에지(connection)으로 이루어져있다.
웨이트를 곱하고 바이어스(민감도)와 함께 더하고, 엑티베이션
여러가지 엑티베이션이 존재
주어진 입력에 대해 원하는 출력이 나오도록 웨이트, 바이어스를 ai가 알아내는것
-> AI가 학습을 한다
AI가 스스로 적절한 웨이트, 바이어스를 알아내기때문에 대박

곱하고 더하고 activation의 반복

모든 노드들이 연결되 있는 신경망 multi layer perception 
perception은 unit step function을 활성화 함수로 사용하는 인공신경의미
MPL는 임의의 활성화 함수를 사용하는 인공신경망

hidden layer 앞이나 뒤에서 안보여서

input layer & output layer 
깊은 인공신경망? DNN : Deep neural network
노드끼리 싹다 연결 FC
주어진 입력에 대해 원하는 출력나오도록 함수 만들자는것
그함수를 인공신경망으로 표현했으니 웨이트, 바이어스 알아내는것 - 딥러닝 목표

ax+b(일차함수) linear activation
들어가는값이 그대로 나옴