Activation Function   활성화 함수

1. 활성화 함수 (Activation Function)

  ㅇ 신경망에서 입력 신호를 변환하여 출력 신호를 만드는 비선형 함수
     - 비선형성 도입 : 복잡한 패턴 학습 가능
     - 신호의 강도 조절
     - 출력값의 범위 정규화

  ㅇ 주요 종류
     - 시그모이드 함수 (Sigmoid Function)
     - 하이퍼볼릭 탄젠트 함수 (tanh)
     - 소프트맥스 함수 (Softmax Function) 등

  ㅇ 뉴런 기능의 수학적 모델
     - 입력 데이터에 대해,
     - 가중치를 적용하고, 이 가중치의 합을 계산한 후, 
     - 활성화 함수를 통해, 최종 출력을 결정

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