목차
Cost Function과 Activation Function
우선 가설함수(hypothesis function)란 학습을 통해 최적화 시키려고 하는 함수를 의미한다. 그리고 비용함수(cost function)는 이 가설함수를 평가하기 위한 함수를 지칭한다. 비용함수는 손실함수(loss function)라고도 부른다.
활성화함수(activation function)는 신경망의 출력을 결정하는 식으로, 신경망을 쌓음에 있어서 비선형성을 주어서 다양한 정보를 담을 수 있도록 해준다.
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볼츠만 머신은 무엇인가요?
볼츠만 머신(Boltzmann Machine)은 통계물리학의 에너지 개념을 도입한 마르코프 모델의 일종으로, 에너지와 확률의 은유 관계를 활용하여 노드들이 가질 수 있는 값들의 집합에 대한 확률분포를 정의한 신경 모델이다.
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배치 정규화(Batch Normalization)
안정적인 딥러닝 학습을 위해 각 layer에서 출력값을 정규화(Normalization)하는 작업을 의미한다.
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