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다층 신경망의 구조 입력층, 출력층, 은닉층이 있다. 각 층에는 각각 자신만의 특정 함수가 있다. 입력층은 계산을 위한 뉴런은 거의 들어있지 않으며, 출력층은 은닉층에서의 출력 신호이다. 즉, 자극 패턴을 받아 들이고 전체 신경망의 출력 패턴을 정한다. 중요한건 은닉층인데, 은닉층에서는 입력의 특성을 파악해 뉴런의 가중치로 나타낸다. 가중치는 입력 패턴에 숨겨져 있는 특성을 의미한다. 다층 신경망 학습 다층 신경망 학습은 퍼셉트론과 유사하게 진행된다. 신경망은 출력 패턴을 계산하고 오차가 있다면(=실제와 목표 출력 간에 차이가 존재), 이 오차를 줄이도록 가중치를 조절한다. 다층 신경망에서는 가중치가 여러 개인데, 각각의 가중치는 두 개 이상의 출력에 영향을 미친다. 모든 데이터는 행렬로 변환하여 계산한..