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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.

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Multi-layer perceptron