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신경망 (Artificial Neural Network, ANN) 스터디 용으로 Deep Learning from Scratch 2 책을 참고로 정리한 것입니다. 신경망을 알기 전에 기본이 되는 퍼셉트론(Perceptron)을 먼저 알아봅시다. 단층 퍼셉트론은 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력. 위 그림에서 원은 뉴런 혹은 노드라고 하며, 입력 신호가 y 뉴런에 보내질 때는 각 고유한 가중치가 곱해집니다. 뉴런에서 보내온 신호의 총합이 정해진 한계를 너어선 때만 1을 출력합니다. 다음과 같이 수식으로 나타낼 수 있습니다. $$ y = \begin{cases} 0 & (w_1x_1 + w_2x_2 \leq \theta) \\\\ 1 & (w_1x_1 + w_2x_2 > \theta) \end..