728x90 relu1 딥러닝 기초 수학: 행렬곱·조건부 확률·활성화 함수 연결하기 딥러닝 수식을 처음 보면 행렬, 조건부 확률, 활성화 함수가 서로 떨어진 개념처럼 보인다. 실제 모델 안에서는 세 가지가 한 줄로 이어진다. 입력을 행렬로 묶어 계산하고, 활성화 함수로 신호를 바꾼 뒤, 마지막 값을 확률이나 예측값으로 해석한다. 먼저 전체 흐름 입력 X → 가중치와 행렬 곱 XW → 편향 b 더하기 → 활성화 함수 f 적용 → 분류 확률 또는 예측값 목차 행렬이 필요한 이유 뉴런 한 개의 실제 계산 조건부 확률과 베이즈 규칙 활성화 함수 선택 기준 NumPy·PyTorch로 흐름 확인하기 실수하기 쉬운 부분과 요약 1. 행렬은 여러 입력을 한 번에 계산하는 도구다 한 사람의 공부.. 2026. 7. 27. 이전 1 다음 728x90
