COURSE
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PROGRESS
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단원 데이터 구조화: AI 전처리 17 데이터의 규칙: 예측 로직 14 옷의 시너스: 판단 로직 1 예와 아니오: 판단 로직 6 닮은꼴 찾기: 관계 로직 7 최적의 경로: 강화 로직 7 층층이 지능: 신경망 로직 7 전체 목록
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다층 신경망(MLP)의 계층 구조

40 P
QUESTION 04 #362
입력층, 은닉층, 출력층으로 구성된 다층 퍼셉트론의 순전파(Forward) 과정을 빈칸에 채우세요.
main.py 
import numpy as np

# 1. 입력층 (Input Layer)
x = np.array([1, 2])

# 2. 은닉층 (Hidden Layer): 특징을 추출하는 중간 단계
# 3. 출력층 (Output Layer): 최종 판단을 내리는 단계

# 신경망 층을 쌓는 순서:  ->  ->
실행 결과 예시 
Input, Hidden, Output
INTERACTIVE SHELL Shift + Enter 로 즉시 실행

🥞 층을 쌓으면 지능이 높아집니다

신경망이 "딥(Deep)"해진다는 것은 은닉층(Hidden Layer)이 많아진다는 뜻입니다.

  • 첫 번째 은닉층은 선이나 점 같은 기초 정보를 파악합니다.
  • 뒤로 갈수록 이 정보들을 조합해 눈, 코, 입 같은 복잡한 형상을 이해합니다.

층층이 쌓인 구조 덕분에 인공지능은 단순한 수치를 넘어 추상적인 개념까지 학습할 수 있게 됩니다.