신경망은 그림과 같이 입력층(Input layer), 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)로 구성됩니다. 은닉층의 뉴런은 입력층과 출력층과는 달리 보이지 않습니다. $y= \begin{cases} 0, & (w_{1}x_{1}+w_{2}x_{2}+b \le 0) \\ 1, & (w_{1}x_{1}+w_{2}x_{2} +b> 0)\end{cases}$ 위 식을 다음과 같이 표현할 수 있습니다. $y=h(w_{1}x_{1}+w_{2}x_{2}+b)$ $h(x) = \begin{cases} 0 & (x \le 0) \\1 & (x > 0)\end{cases}$ 여기서 이 $h(x)$를 활성화 함수(activation function)라고 합니다. (위의 경우 계단 함수 Step f..