신경망이란

1. 신경망
   머신러닝의 모델 중 하나 이며, 실제 뇌의 뉴런들의 연결을 본따서 만든 것으로
실제뇌는 정보를 저장하는 공간이 따로 없기 때문에 신경세포는 다른 신경 세포에서 오는 신호를 받아 자신의 신호를 내보내는 역할만 하고 이런 신경 세포들의 연결 된 네트워크이며, 신경 세포들의 연결 상태가 바로 뇌에 저장된 정보를 나타낸다.
신경세포 = 노드 , 신경세포들의 연결 = 연결 가중치

2. 신경망의 종류
   그림과 같이 단층 신경망과 다층 신경망이 있으며 , 신경망 성능 향상을 위해서는 다층 신경망을 이용한다. 다만 연산속도등을 고려해서 신경망을 설계한다. 최든 현업에서 사용되는 신경망은 대부분 심층 신경망을 사용한다. 신경망은 크게 입력층,은닉층,출력층으로 나뉜다.


3. 단층 신경망의 한계
   단층 신경망의 경우 XOR 같은 선형 함수로 분리 되지 않는 문제에서는 사용 할 수 없다.

참고:
딥러닝첫걸음 - 머신러닝에서 컨벌루션 신경망까지 / 김성필 | 한빛미디어
밑바닥부터 시작하는 딥러닝 - 파이썬으로 익히는 딥러닝 이론과구현 / 사이토고키 | 한빛미디어
신경망첫걸음 - 수포자도 이해하는 신경망 동작 원리와 딥러닝 기초 / 타리크라시드 | 한빛 미디어