신경망의 작동 원리: 왜 직선만으로는 부족할까
freeCodeCamp News
편집자 요약
직선 방정식은 입력과 출력의 관계를 설명하는 출발점이지만, 실제 데이터의 복잡한 패턴을 모두 나타내지는 못합니다. 이 글은 구간별 선형 곡선, ReLU, S자 곡선과 sigmoid 함수가 신경망의 비선형 관계 학습에 어떻게 쓰이는지 살펴보고, 시험 점수와 합격 여부를 예로 듭니다.
인사이트
비선형 함수는 직선 하나로 표현하기 어려운 데이터 패턴을 신경망이 학습하도록 돕습니다. 각 함수의 그래프를 직접 그려 보고, 직선 모델과 ReLU를 적용한 모델의 예측을 비교해 보십시오.
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