앞서 Neural Network 의 선형적 계산 방식을 Neural Network로 보자면, 다음과 같은 모습으로 생각할 수 있다. weight가 각각 2와 3의 그래프가 있고 bias가 -2라고 하면 이런 형태의 그래프를 그릴수 있게 된다. 만약에 한개의 그래프를 더 그려 보면 어떨까? 이런 모습의 그래프를 그릴 수 있다. 이 2가지를 합치면 아래와 같은 모습이 가능하다. 두번째 Layer가 추가 된 것을 볼 수 있다. 즉 2개의 방정식을 하나로 합치는 또다른 방정식을 만든 것이다. 이것 역서 각각 weight를 줄수 있게 된다. w1에 0.5를 w2에 2 그리고 bias -1을 추가 한것 을 확인 할 수있다. 이 Network를 간단하게 그리면 다음과 같게 된다. 이것을 Matrix로 표현 하면 다음..