딥러닝 모델에서 중요한 구성 요소 중 하나가 바로 Activation Function(활성화 함수)입니다. 이 함수를 쉽게 설명하고 구체적으로 이해할 수 있도록 하겠습니다.​1. Activation Function이란?Activation Function은 인공 신경망의 뉴런에서 입력 신호를 받아 출력 신호로 변환하는 수학적 함수입니다. 뉴런은 입력 신호를 받아 가중치를 곱하고, 그 합을 Activation Function에 통과시켜 최종 출력을 생성합니다.​2. 왜 필요한가?딥러닝 모델에서 Activation Function이 필요한 이유는 다음과 같습니다:비선형성 부여: 신경망에 비선형성을 추가하여 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 합니다. 단순히 선형 변환만으로는 복잡한 데이터 분포를 학습할 수 없습니다..

SnowPea(스노피) AI 2024. 6. 3. 12:33