이번 장에서 배울 신경망은 앞장에서 배운 퍼셉트론의 단점을 보완해준다. 퍼셉트론에서는 적절한 가중치 매개변수 값을 인간이 수동으로 설정해야 했는데, 신경망은 적절한 값을 데이터로부터 자동으로 학습한다. 신경망의 개요를 살펴보고, 입력 데이터가 무엇인지 식별하는 처리 과정을 알아보자. 다차원 배열의 계산은 생략한다. 신경망은 다음의 그림과 같다. 은닉층의 뉴런은 사람의 눈에 보이지 않기 때문에 은닉층이라는 이름이 붙여졌다. 이 책에서는 입력층에서부터 출력층 방향으로 0,1,2층으로 한다. 포스트에서도 이 방식을 채택하겠다. 파이썬의 인덱스도 0부터 시작하여 코드를 구현할 때 용이하기 때문이다. 또한 자료에 따라 층 개수로 그림 3-1을 3층 신경망이라고도 하는데, 여기서는 가중치를 갖는 층의 개수를 사용하..
