머신러닝

가중치(weight)와 편향(bias): 간단 개념 정리

PSAwesome 2020. 8. 24. 20:07
반응형

안녕하세요. 

활성화 함수(activation function)의 재료로 사용하는 w인 가중치(weight)와, b인 편향(bias)에 대한 간략 설명글입니다.

 

y = x1w1 + b

 

퍼셉트론은 입력 신호(X)에 가중치(W)를 곱한 값에 편향(b)을 합하고,

합한 값이 0을 넘으면 활성화, 넘지 않으면 비활성화를 합니다.

 

가중치란?

각 입력 신호가 결과 출력에 미치는 중요도를 조절하는 매개변수

 

편향이란?

뉴런의 활성화를 조절하는 매개변수

뉴런의 활성화 조건을 설정하는 매개변수

 

 

반응형

'머신러닝' 카테고리의 다른 글

loss='mse' in python  (0) 2020.08.25