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왜 가중치 벡터는 신경망에서 결정 평면과 직교하는가
저는 신경망의 초보자입니다. 퍼셉트론에 대해 배우고 있습니다. 제 질문은 가중치 벡터가 결정 경계(하이퍼플레인)에 수직이 되는 이유는 무엇인가요? 많은 책들을 참고했지만, 모두 가중치 벡터가 결정 경계에 수직이라고 언급하고는 있지만 그 이유를 언급한 책은 없습니다. 누군가 설명이나 책 참고 자료를 제공해 주실 수 있을까요?답변 1여기서 w와 x는 모두 길이 N의 벡터입니다. 이 방정식은 평면 상의 모든 점에서 성립합니다. 위의 방정식을 상수로 곱하여도 여전히 성립하기 때문에 벡터 w의 단위 길이를 갖도록 상수를 정의할 수 있습니다. 이제 종이 조각을 꺼내서 x-y 축 (x1과 x2는 위의 방정식에서 의미합니다)을 그려보세요. 그 다음, 원점 근처에 선 (2D에서의 평면)을 어딘가 그려보세요. w0은 단순..
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2023. 12. 21. 06:28