딥러닝신경망의 기본 원리에 대해서 알아보자 퍼셉트론딥러닝에서는 인간의 뇌를 본떠 인공신경망을 만들었다. 이때 우리의 뇌의 뉴런과 같이 딥러닝의 인공 신경망에도 퍼셉트론이라는 것이 있다. 이는 인공 신경망에서 가장 기본적인 단위로 쓰인다. 이 퍼셉트론은 입력값을 받게 되면, 가중치인 W(weight)를 곱하고 이를 모두 더하여 활성화 함수를 통해서 출력값을 결정하게 된다.   위의 사진이 퍼셉트론이며, 입력값과 가중치를 받아 계산한 후 활성화 함수를 사용하여 출력을 하는 일련의 플로우를 표현한 것이다.  (수학식은 패스)  다층 퍼셉트론이전의 글인 딥러닝의 기본개념에서 우리는 딥러닝의 인공 신경망이 다층으로 되어 있다고 했다. 이는 다층 퍼셉트론인 MLP(Multi-Layer Perceptron)의 개념이..