달나라 노트

딥러닝을 공부하다보면 가장 처음 접하고 가장 많이 접하는 식 중 하나가 다음 식일겁니다.y = wx + b x는 input값, y는 output 입니다.x를 넣으면 w와 곱해지고 b와 더해져서 y라는 output을 계산하는 것이죠. 딥러닝은 위 식에서 w와 b값을 결정하여 어떤 x값에도 y값을 return하여 예측을 하거나 어떤 새로운 값에 대한 결과를 얻는 과정입니다. 여기서는 이 간단한 얘기를 해보려고 합니다.w는 왜 있어야하고 b는 왜 있어야할까요? 1. 가중치(W, Weight)가 있어야 하는 이유y = wx + b위 식에서 w는 기울기입니다. 현실의 다양한 패턴을 학습하다보면 input과 output의 관계는 반드시 기울기가 1인 선형 함수의 관계를 띄지 않습니다.y = x라는 식으로 모든 것..