# Multi-layer perceptron

## MLP를 구성하는 층

^  MLP 구성  ^  설명  ^
| 입력층 | 첫 번째 층이므로 노드로부터 신호를 받지 않습니다. 네트워크가 처리하려는 입력을 받아 수치화하여 다음 층에 전달합니다. 예를 들어 개와 고양이 이미지를 수치화하여 다음 층에 전달합니다. |
| 은닉층 | 네트워크에서 실제 계산이 진행되는 부분입니다. 보통 은닉층은 입력의 패턴을 추출하는 역할을 합니다. 예를 들어 개와 고양이를 구별하는 이미지 분류기 네트워크가 있다고 가정하면, 잘 훈련된 네트워크의 은닉층 노드는 이미지에서 개나 고양이의 패턴을 추출해 출력층으로 전달합니다. 이때 패턴은 얼굴 모양, 털의 색, 몸 형태가 될 수 있습니다. 다만 이런 패턴은 사람이 정하지 않고 네트워크 훈련에 따라 결정됩니다. |
| 출력층 | 출력층의 노드가 출력한 값이 실제 네트워크의 판단을 결정합니다. 개와 고양이를 구별하는 네트워크라면 개와 고양이 이미지를 판별하는 출력층 노드가 각각 있을 것입니다. |

## Docs

  - [[하이퍼파라미터]] [[hyper-parameter]]