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threshold { 번역들: 임계값, 문턱, ... } 을 넘으면 (이상? 초과?) 발화(fire)/spike/... = 다음 단계의
뉴런,neuron으로 신호(메시지?) 전달.
가중값,weight
가중합,weighted_sum
bias ...
편향,bias ?
바이어스,bias ?
퍼셉트론,perceptron
layer -
input_layer hidden_layer output_layer
실수,real_number를 받아 대소비교를 해서 즉
조건,condition에 따라서 boolean output을 하는, 즉 on/off
스위치,switch 같은 함수? chk
대충,
인공신경망,artificial_neural_network,ANN ie
신경망,neural_network 및 perceptron의 기본 원리는
(이전 층에서 온)
입력,input 에 대해
가중값,weight 를 적용시켜(곱해서) (참고로
선형결합,linear_combination과 매우 비슷) 그 합(
가중합,weighted_sum)을
- threshold( 기호는 많이 보이는게 인데 'th'에서 온 듯? )
- 또는 bias ( threshold & bias는 기본적으로 동일한 것인데, 혹시 단어의 usage 차이나 작은 의미차 같은게 있는지 checkout. ... threshold bias )
와 비교하여 (다음 층)
출력,output으로 1을 보낼지 0을 보낼지 결정하는.
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training이 멈춤, weight가 업데이트되지 않음 - chk