인공지능을 공부하면 처음 가중치 (W), 편향 (Bias)에 대한 단어가 계속 나오는데이번에는 가중치와 편향에 대해서 알아볼까한다.가중치 (Weight)각 입력 신호가 결과 출력에 미치는 중요도를 조절하는 매개 변수 → 입력 값에 곱해지는 수활성화 함수에 따라 기울기를 증가시킴 (기울기가 커질수록 모델에 더 많은 영향을 미치게 됨)처음 들어온 데이터 (입력층)에서 다음 노드로 넘어갈 때 모두 같은 값이면 계속 같은 값이 나오기 때문에입력 값에 곱해주면서 비중을 두고 다음 은닉층 (hidden layer)로 전달해주는 것이 목표이다. 편향 (Bias)뉴런의 활성화 조건을 결정해주는 매개변수 → 활성화 함수에서 설정된 임계값을 얼마나 쉽게 넘게 할 것인지 결정(편향이 커질수록 그만큼 활성화 함수의 임계값을 ..
