비선형 활성화 함수를 사용한 네트워크 구조는 여러 가지 특징을 가지고 있습니다.
1. 비선형성: 비선형 활성화 함수는 입력에 대한 출력이 선형적이지 않습니다. 이는 네트워크가 복잡한 함수를 학습할 수 있도록 합니다.
2. 활성화 함수의 결과가 1보다 커질 수 있음: 비선형 활성화 함수를 사용하면 가중치가 1을 초과하더라도 활성화 함수의 결과가 1보다 커질 수 있습니다. 이는 네트워크가 더 복잡한 함수를 학습할 수 있도록 합니다.
3. 다중 모드: 비선형 활성화 함수를 사용하면 네트워크가 다중 모드를 학습할 수 있습니다. 이는 네트워크가 복잡한 함수를 학습할 수 있도록 합니다.
4. 해석성: 비선형 활성화 함수를 사용하면 네트워크의 해석성이 향상됩니다. 이는 네트워크가 더 복잡한 함수를 학습할 수 있도록 합니다.
5. 오버피팅: 비선형 활성화 함수를 사용하면 네트워크가 오버피팅을 줄일 수 있습니다. 이는 네트워크가 더 복잡한 함수를 학습할 수 있도록 합니다.
비선형 활성화 함수를 사용한 네트워크 구조는 다음과 같은 예시가 있습니다.
* ReLU(Rectified Linear Unit): ReLU는 입력이 음수일 때 0을 출력하고, 입력이 양수일 때 입력을 출력하는 활성화 함수입니다.
* Sigmoid: Sigmoid는 입력을 0과 1 사이의 값으로 출력하는 활성화 함수입니다.
* Tanh: Tanh는 입력을 -1과 1 사이의 값으로 출력하는 활성화 함수입니다.
비선형 활성화 함수를 사용한 네트워크 구조는 다양한 응용 분야에서 사용됩니다. 예를 들어, 이미지 분류, 자연어 처리, 추천시스템 등에서 사용됩니다.
2025-08-10 13:55