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🖥️ 활성화 함수란?딥러닝에서 활성화 함수는 신경망의 각 층에서 입력 값을 처리한 후, 비선형 변환을 적용해주는 함수입니다. 이를 통해 신경망은 단순한 선형 관계를 넘어 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다.활성화 함수의 역할: 입력 값들을 선형 결합한 후에 비선형 변환을 적용함으로써 신경망이 비선형적인 문제도 해결할 수 있도록 돕습니다.수식으로 표현하면, 입력 값 ( x )에 대해 가중치 ( w )와 편향 ( b )를 적용한 후, 활성화 함수 ( f )를 통해 다음과 같은 계산이 이루어집니다.여기서 f는 활성화 함수입니다.🖥️ 활성화 함수의 종류✅ 시그모이드 함수 (Sigmoid)시그모이드 함수는 출력 값이 항상 0과 1 사이에 위치하도록 하는 활성화 함수입니다. 이진 분류 문제에서 자주 사용되며, 입..