Activation FunctionNeural Network의 각 layer는 Activation Function을 사용하여 layer를 통과한 output을 변환하고,이 변환된 output을 다음 layer로 전달합니다. Activation Function은 비선형성을 추가하여 Neural Network가 복잡한 패턴과 관계를 학습할 수 있도록 해줍니다. Activation Function을 사용하는 이유Activation Function이 없으면 Neural Network의 모든 layer는 선형 변환만을 수행하게 되며, 이는 Linear Regression과 같은 단순한 모델과 다른 점이 없습니다. 결과적으로, DNN을 구성하더라도 복잡한 문제를 해결할 수 없습니다.즉, layer를 겹겹히 쌓더..