다층 퍼셉트론의 구조와 데이터를 갖고 학습하는 방식, 결과물을 만드는 방법에 대해 알아보자. 입력 데이터 X와 가중치 행렬 W, 절편 행렬 b의 선형 결합으로 결과 행렬 O가 생성된다. 하나의 입력 데이터, 즉 X 행렬에서 하나의 행 벡터(xk)는 W 행렬에서 하나의 열 벡터와 내적하여 하나의 결과값(ok)를 만들어 낸다. 위 선형 결합에서 p개의 선형 모델이 입력 데이터를 받아 p개의 결과값을 만들어낸다고 생각할 수 있다. (W 행렬의 열이 p개 이므로) Softmax 함수는 선형 모형의 출력을 확률로 해석할 수 있게 확률 벡터로 변환해주는 함수이다. 선형 결합의 결과 벡터 O를 Softmax 함수의 인자로 넣어 분류 문제를 해결할 수 있다. 신경망은 선형 모델과 활성함수를 합성한 함수이다. 활성 함수..
