💡 'Deep Learning from Scratch'를 참고하여 작성 1. 퍼셉트론(perceptron)에서 신경망(neural network)으로 1.1 퍼셉트론 앞서 공부한 퍼셉트론은 $ x_1 $과 $ x_2 $라는 두 신호를 입력받아 $ y $를 출력했습니다. 이를 수식으로 나타내면 아래와 같습니다. $$ y=\begin{cases} 0\ (b+w_1x_1+w_2x_2\leq0)\\ 1\ (b+w_1x_1+w_2x_2>0) \end{cases} $$ 여기서 $ b $는 편향(bias)를 나타내는 매개변수(parameter)로 뉴런이 얼마나 쉽게 활성화되는지를 제어합니다. $ w_1 $과 $ w_2 $는 각 신호의 가중치(weight)를 나타내는 매개변수로 각 신호의 영향력을 제어합니다. 네트워크..
