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※ Perceptron 이란?

  • Neural Net(신경망)의 기본 구성 요소
  • input과 output을 제외한 (hidden) layer에서의 특정한 하나의 노드


■ 퍼셉트론의 구성 요소

  • Input (입력)
  • Weight (가중치)
  • Bias (편향 / 바이어스)
  • Activation Function (활성화 함수)
  • Linear Combination (선형 결합)
  • Output (출력)


■ 퍼셉트론에서 이루어지는 연산

  1. Input X가 입력됨.
  2. input, weight, bias들의 Linear Combination (선형결합)
    • input * weight + bias
  3. Activation Function을 이용한 non-linearity (비선형성) 추가하기
    • A(input * weight + bias)
  4. Output y가 출력됨.


perceptron

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참고

[Paper] DiGress

12 분 소요

출처: https://arxiv.org/pdf/2209.14734 ※ DiGress a discrete denoising diffusion model for generating graphs with categorical node and edge attributes ...

[Python] Tensor (텐서, 선형대수학)

8 분 소요

※ 벡터, 행렬, 텐서 # 벡터 > x = [1, 2] > print(x) [1, 2] # 행렬 > A = [[1, 2], [3, 4]] > print(A) [[1, 2], [3, 4]] # 텐서 > T = [[[1, 2], [3, 4]], [[5,...