이래서 notation의 획일화가 중요함. 연결강도는 가중치 ㅡ 즉 각각의 노드들을 얼마나 중요하게 볼건지 결정짓는 정도를 말하고, 역전파학습방법을 통해 오차(실제값-예측값)에 대하여 각각의 노드들이 얼마나 이 오차에 대한 지분을 가지고있는지를 반영해서 다음 학습때 가중치를 높이거나 낮추는거임 - dc App
감사합니다. - dc App
퍼셉트론은 머신러닝에서 가장 기초적인 개념이니 꼭 숙지하고 다른걸 공부해 - dc App
넵 감사합니다 - dc App
이래서 notation의 획일화가 중요함. 연결강도는 가중치 ㅡ 즉 각각의 노드들을 얼마나 중요하게 볼건지 결정짓는 정도를 말하고, 역전파학습방법을 통해 오차(실제값-예측값)에 대하여 각각의 노드들이 얼마나 이 오차에 대한 지분을 가지고있는지를 반영해서 다음 학습때 가중치를 높이거나 낮추는거임 - dc App
감사합니다. - dc App
퍼셉트론은 머신러닝에서 가장 기초적인 개념이니 꼭 숙지하고 다른걸 공부해 - dc App
넵 감사합니다 - dc App