지난 퍼셉트론 포스팅에서 퍼셉트론의 기본 개념을 알아보면서 단층 퍼셉트론의 한계와 그것을 해결하기 위해 등장한 다층 퍼셉트론까지 간단히 살펴봤다. 다층 퍼셉트론은 곧 신경망이라고 보아도 무방하기 때문에 여기서는 다층 퍼셉트론이라는 용어 대신 '신경망'이라고 표기하겠다. 지난 포스팅에 이어서 오늘은 신경망의 학습 규칙인 델타규칙(Delta Rule), 경사하강법(Gradient Descent), 역전파(Back Propagation)에 대해 알아볼 것이다. 이 개념들은 전부 신경망의 학습 과정 중에 나오는 개념들이다. /* 해당 포스팅에서의 표기법은 다음과 같다 */ xi : 입력값 zi : 은닉층 값 yi : 출력층 값 ti : 목표값 E : 에러 α : 학습률 신경망의 계층구조 위에 링크시킨 포스팅의 ..
