9장. 인공신경망: 복잡한 입력과 출력의 관계를 표현하기

인공신경망이 머신 러닝을 위한 수학이나 선형회귀를 공부하기 위해 꼭 알아야 하는 것은 아니나, 현재 가장 주목 받는 분야이고 인공신경망을 활용하여 선형회귀 문제를 풀면서 배울 점도 많다.인공신경망의 기본 구성이 책의 최종 목적지는 선형회귀를 수학적으로 이해하는 것이므로 직접 분류 문제를 다루지는 않는다. 여기서 간단히 다룰 데이터는 다음 그림과 같다.선형분류기첫번째 선형 분류기제시된 데이터는 포인트 하나가 (x,y)로 구성된 점 500개이다. 2차원 평면에 있는 점 500개를 분류하기 위해 다음과 같은 이변수 스칼라 함수를 생각해 보자$$z_1 = 3x + 5y -15$$ (식 9.1)위 그림에서 \(a_1\)은 \(z_1\)에 어떤 비선형 함수를 적용한 출력이다. 인공신경망에서는 이런 함수들을 활성화 ..