가중치 행렬 신경망에서 실제로 학습되는 부분은 각 가중치 위 그림에서 화살표 하나마다 각각의 가중치가 주어짐 입력층에 3개의 노드, 은닉층에 4개의 노드 두 층 사이에 12개의 가중치 존재 가중치가 연산되는 과정을 컴퓨터에서 잘 연산하기 위해 행렬의 형태로 만들어 주어야 함 행렬의 Shape 퍼셉트론에 있는 가중치-편향 연산은 행렬 곱으로 연산 행렬곱 연산을 잘 수행하려면 각각의 Shape을 잘 수행해야 함 y = Wx 위 수식에서 가중치 행렬을 W, 입력 벡터를 x 라고 하면 연산의 결과로 출력되는 벡터는 y 입력 벡터의 형태에 따라 가중치 행렬의 Shape 이 결정 Keras 로 구축한 신경망에서 가중치 행렬의 Shape Keras 에서는 은닉층 및 출력층의 노드 수만 설정해주면 자동으로 가중치 행렬..
