1. Perceptron- 우리는 앞서 Lecture 3에서 Logistic Regression에서 Sigmoid Function을 썼었다.- 이 Sigmoid function은 전체 실수집합을 0과1사이로 압축시켜주는 역할을 한다.- 즉, 일종의 Probability Function이라고도 할 수 있다. - 우리는 이런 생각을 할 수 있다.- 굳이 sigmoid로 나타내지말고, 그냥 0보다 작으면 0, 0보다 크면 1로 둬도 괜찮은거 아닌가?- 이걸 그래프로 나타내면 다음과 같다.(이걸 Perceptron이라고 한다.)- 이를 수식으로 나타내면 다음과 같다.- 이를 마찬가지로 h()로 가설을 세우면 다음과 같을것이다.- 따라서 update는 다음과 같이 이루어진다.- 해당식에서 learning rate..
