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시그모이드 함수
sigmoid function
0과 1 사이의 실수를 리턴한다.
'S자 모양'
S자 모양으로 0과 1에 무한히 가까워지는 함수로서 , 인공 신경망의 뉴런에서 일어나는 선형적인 가중치 계산을 비선형적으로 변경시켜주어 더 폭넓은 문제에 적용할 수 있도록 도와줍니다.
1단계 :
/ 노드 y = 1/x을 미분한다.
2단계:
+ 노드는 상류의 값을 여과 없이 하류를 내보내는 게 다입니다.
3단계:
exp노드는 y = exp(x) 연산을 수행하며
4단계:
x노드는 순전파 때의 값을 ‘서로 바꿔’ 곱합니다.
출처:
텐서플로 첫걸음
밑바닥 부터 시작하는 딥러닝
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