: 총 60000개의 데이터가 존재함, 세 종류로 나눠짐
모델 학습을 위한 학습용 데이터인 mnist.test
모델을 확인하기 위한 데이터 mnist.validation
학습용 데이터 55000개, 테스트용 10000개 확인용 데이터 5000개로 구성
각 데이터세트는 학습을 위한 글자 이미지를 저장한 데이터 image와 그 이미지가 어떤 숫자인지 나타낸 라벨 데이터인 label로 두개의 데이터 세트가 구성됨
: 사람의 뇌 속 뉴런의 작용을 본떠 패턴을 구성한 컴퓨터 시스템
가중치를 적용한 방향성 그래프
여러 계층을 구조화한다, 뉴런을 모방한 노드가 있고 서로 연결되어 활성화 함수를 내포한다
첫 계층에서는 외부세상에서 유입된 원시입력신호가 수신 ( 사람의 시각 정보를 처리할 때 시신경을 사용하는 것과 비슷 )
연이은 계층은 앞선 계층에서 보낸 출력을 받는다
이후 노드의 출력을 그 노드의 활성화, 노드값이라고 한다.
마지막 계층에서 시스템의 출력을 도출.
ANN은 학습할 줄 아는 수학적 모델
AI, ML, Deep learning에 중대한 발전을 이뤄내줌