딥러닝과 머신러닝의 차이를 구글링하는 도중에 신경망이란 무엇인가라는 유튜브 영상에까지 이르렀다. 처음 보았던 영상은 Backpropagation(역전파)에 대한 내용이였는데, 예전 선형대수 시간에 배웠던 것을 훨씬 더 쉽고 이해하기 쉽게끔 그래픽과 함께 가르쳐 주는 영상이였다. 하지만... 경사하강법이 나오고 뭐.. 나오고 예전에 까먹었었던 선형대수 개념이 나오길래 이 재생목록의 첫 번째 영상부터 차근히 보고자 결심했다. 신경망은 우리 인간의 뇌를 기반으로 만들어진 것이다. 뉴런에 0~1까지의 데이터가 담긴다고 가정한다. 뭐 상세한 내용은 나중에 정리할거고 일단 지금 기록하고 싶은것은 시그모이드 함수 이거다 시그모이드 함수란 로지스틱 방정식의 한 종류로 숫자를 주어주면 0과 1사이의 값으로 만들어준다. 매우 작은 음수는 최대한 0에 가깝고, 0 주변의 값은 증가하며, 매우 큰 양수는 최대한 1에 가깝게 표현되는 함수이다. ![](https://images.ve