딥러닝의 시작 이러한 multi-layer 의 forward-propagation 과정을 식으로 나타내보면, h1 = f(x11*w11+x12*w21) net = h1*w13+h2*w23 = f(x11*w11+x12*w21)*w13+f(x11*w12+x12*w22)*w23 여기서 f 즉, activation fuction이 linear한 function이라고 가정해보자. 그렇다면 f(x) = ax의 형태이므로, net = x11*a(w11*w13+w12*w23)+x12*a(w21*w13+w22*w23) 으로 나타낼 수 있다. 그리고 이러한 net은 가장 처음에 주어진 input layer에다가 상수를 곱한 꼴이므로 one-layer로 나타낼 수 있다. 즉, 여러 개의 layer를 거쳤음에도 쉬운 문제로 ..