Hidden units1 24. 뇌신경망을 이용한 머신러닝 (Neural Networks) 구성방안 지금까지 NN에 대해서 하나씩 살펴봤는데요. 이번에는 전체적으로 정리하면서 살펴보도록 하겠습니다. NN의 구성에 대해서 먼저 알아봅니다.아래 그림과 같이 3가지 케이스의 NN이 구성되어 있습니다. 3가지 모두다 동일한 input, output activation을 가지고 있습니다.다른점은 hidden layer가 첫번째는 1개, 두번째 구성은 2개, 세번째 구성에서는 3개를 가지고 있습니다. Input units NN을 구성할때 input units의 수는 자연스럽게 x features의 크기로 결정이 됩니다. 우리의 dataset이 가지고 있는 features들을 input 으로 주어야 하기 때문이지요 Output units output units의 수는 어떻게 결정이 될까요. 마찬가지로 결과로 분류가.. 2016. 7. 25. 이전 1 다음
