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활성화 함수(Activation Function)는 인공 신경망(Artificial Neural Network)에서 뉴런의 출력값을 결정하는 중요한 요소다. 입력 신호의 가중치 합을 받아 최종 출력값을 생성하며, 비선형성을 추가하여 신경망이 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 한다. 다양한 활성화 함수가 존재하며, 각각의 특징과 장단점을 이해하는 것이 중요하다.💡 시그모이드 함수 (Sigmoid Function)시그모이드 함수는 입력값을 0과 1 사이의 값으로 변환한다. 수식은 다음과 같다.f(x) = 1 / (1 + e^(-x))이는 로지스틱 회귀(Logistic Regression)에서 주로 사용되며, 확률 값으로 해석하기 용이하다.import numpy as npimport matplotlib.pypl..

딥러닝 모델의 성능을 결정짓는 중요한 요소 중 하나는 활성화 함수(Activation Function)이다. 이 글에서는 딥러닝의 핵심 개념인 활성화 함수에 대해 자세히 알아보고, 다양한 종류와 특징, 그리고 실제 사용 예시를 통해 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명한다.🤔 딥러닝에서 활성화 함수란 무엇일까?활성화 함수는 인공 신경망(Artificial Neural Network)의 각 레이어(Layer)에서 입력 신호의 가중치 합을 받아, 이를 비선형적으로 변환하는 함수이다. 간단히 말해, 뉴런(Neuron)의 출력값을 결정하는 함수라고 할 수 있다. 활성화 함수가 없다면, 신경망은 단순히 선형 변환만을 수행하게 되어 복잡한 데이터 패턴을 학습하는 데 한계가 있다. 활성화 함수는 이러한 선형성을 깨..