신경망 넘파이로 만들어 보기

위 코드를 통해 y = WX + b를 계산했습니다. 여기까지는 아직 퍼셉트론이라고 할 수 있고 신경망과 퍼셉트론의 차이인 활성화 함수를 곱하겠습니다. 여기서 할 활성화 함수는 시그모이드 입니다. 시그모이드 함수를 통해 위에서 계산된 값들이 0~1값으로 변경되었습니다. 활성화 함수를 통해 비선형 적인 특성을 넣어 표현력이 더 강력하게 보완?한다고 생각해볼 수 있습니다. 지금까지 진행한 순방향 ...

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