가중치, 편향, 활성함수를 통해서 나온 값을 말하는 거임?
아님 가중합과 활성함수 과정 자체를 말하는 거임?
f(wx+b)를 수행하는 구조체. 정리하면 노드 = 인공 뉴런
생물시간에 뉴런 안배웠냐 역치를 넘으면 퐝 하고 쏘는거야
계산 그래프에서의 노드
값이나 과정은 노드의 특징일 뿐이고, 노드는 신경망을 이루는 기본 단위라고 할수있지.
가령 2개의 노드를 만드는데, 각 노드는 f(x) = x+2, g(x) = x*x 의 특성으로 정의하는 사례. x -> f(x) -> g(f(x)). 이건 신경망에서 다루는 방식은 아님. 그냥 노드가 뭔지 설명
f(wx+b)를 수행하는 구조체. 정리하면 노드 = 인공 뉴런
생물시간에 뉴런 안배웠냐 역치를 넘으면 퐝 하고 쏘는거야
계산 그래프에서의 노드
값이나 과정은 노드의 특징일 뿐이고, 노드는 신경망을 이루는 기본 단위라고 할수있지.
가령 2개의 노드를 만드는데, 각 노드는 f(x) = x+2, g(x) = x*x 의 특성으로 정의하는 사례. x -> f(x) -> g(f(x)). 이건 신경망에서 다루는 방식은 아님. 그냥 노드가 뭔지 설명