목차 NN(Neural Networks)이란? 신경망은 "뉴런"이라고 불리는 작은 단위로 구성되어 있습니다. 각 뉴런은 입력을 받아들이고 이를 처리한 후 출력을 생성합니다. 이 출력은 다른 뉴런에게 전달됩니다. 이러한 뉴런들은 여러 층(layer)으로 구성되어 있으며, 입력층(input layer), 은닉층(hidden layer), 출력층(output layer)으로 구분됩니다. 신경망의 핵심은 가중치(weights)라고 불리는 매개변수입니다. 각 뉴런은 입력과 가중치를 곱한 값을 합산한 후, 비선형 함수인 활성화 함수(activation function)를 통과시켜 결과를 출력합니다. 이렇게 입력과 가중치의 조합을 조정하면서 신경망은 데이터의 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다. 학습 과정에서, 신경망..
