Single Layer Neural Network : 히든 레이어 = 1인 NN구조입력층 - 출력층 이외에 hidden layer이 존재한다. 입력 층의 각 노드와 히든층의 각 노드가 완전 연결 되어Hidden layer : 입력층의 선형 결합을 더하고 활성함수를 계산하여 출력노드로 전달한다.Output layer : 출력 함수를 적용하여 최종 Y를 결정한다. 이 때 출력 층의 유닛의 개수는 문제에 따라서 달라진다. 예를 들어 multi calss calssification의 경우 softmax함수를 사용하고 출력 층을 class의 개수 만큼 설정 반면하는 반면 회귀 문제의 경우 출력 함수를 항등함수로 설정하여 마지막 히든 레이어의 신호를 그대로 전달한다. Single Layer Neural Netwo..
