3-1. 퍼셉트론에서 신경망으로

<편향을 명시한 퍼셉트론>

a = 편향의 총합

h(x) = 활성화 함수(active function) >> 입력신호의 총합을 출력신호로 변환

입력이 0을 넘으면 1을 출력하고 넘지 못하면 0을 출력

3-2. 활성화 함수

1. step function : 임계값을 경계로 출력이 바뀜

0을 경계로 출력이 바뀜

0 이외의 값에서 미분값이 0이다.

매개변수의 미소한 변화에 거의 반응이 없다. 반응이 있더라도 불연속적으로 갑자기 변한다.

def step_function(x):
  if x > 0:
    return 1
  else:
    return 0

2. sigmoid function : 신경망에서 자주 이용하는 활성화 함수