Neural Network and Backpropagation

학부 '머신러닝과 데이터사이언스' 수업과, [딥러닝 파이토치 교과서]를 바탕으로 공부한 내용을 정리한 글입니다. Neural Network and Backpropagation forward : input → output (input 넣어 모델을 통해 output 도출해내는 과정) backward : output → input (구한 output을 가지고 gradient 등을 사용하여 가중피치 업데이트) threshold logic unit 여러 step function을 통해서 binary한 출력값을 갖도록함. + 퍼셉트론에서, sign 함수 써서 잘못된 샘플에 한해서 부호만 바꿔서 weight에 더해나가는 방식으로 cost를 줄여나갔음. 퍼셉트론의 이슈 1 → 가중치 업데이트 할 때 경사하강법을 도입하..