시그모이드 함수(sigmoid function)는 인공지능 분야중 하나인 딥러닝(심층학습)의 출력값을 결정하기 위해 사용하는 함수입니다. 시그모이드 함수의 정의는$$f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}=\frac{e^{x}}{e^{x}+1}$$이고 그래프가 S자 모양의 곡선으로 나타나는 함수입니다. 이 글에서는 시그모이드 함수의 용도와 중요성을 간단히 소개하고, 그 특징을 알아보겠습니다. (시그모이드 함수는 실제로 2018학년도 수능과 2017학년도 6월 모의고사에서 출제되었습니다.)
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평균값 정리의 물리적 해석과 그 의미
평균값 정리와 그 해석은 관련 문제가 종종 출제될 정도로 아주 중요한 정리입니다. 평균값 정리의 의미를 설명하는 표준적인 방법은 함수의 그래프와 기울기를 사용하는 것입니다. 하지만 평균값 정리를 물체의 운동과 관련 지어 생각하면 그래프를 전혀 사용하지 않고 간단한 논리만으로 평균값 정리의 의미를 직관적으로 이해할 수 있습니다. 이 글에서는 평균값 정리의 물리적인 해석과 그 의미를 설명합니다.
중복 순열의 함정
중복 순열의 계산은 어려운 것이 아니지만, 중복 순열을 사용해 경우의 수를 세다 보면 \(n\)과 \(r\)을 어떻게 정해야 하는지, \(a^b\)과 \(b^a\) 중 어떤 것이 올바른 것인지 종종 헷갈릴 때가 있습니다. 이 글에서는 중복 순열을 사용할 때 헷갈릴 수 있는 부분과 그 이유를 살펴보고 중복 순열을 바르게 사용하는 방법에 대해 이야기해 보겠습니다.
산술 기하 평균 부등식의 함정
이 글에서는 산술 기하 평균 부등식을 의미를 살펴보고, 산술 기하 평균 부등식을 올바르게 사용하는 방법에 대해 알아봅니다. (more…)
정팔면체를 바닥에 놓고 위에서 바라보면?
바닥에 놓은 정팔면체를 위에서 보았을 때 어떤 모습으로 보일까요? 이 글에서는 정팔면체의 정사영에 대해 이야기하고, 이 것을 이용해 경우의 수와 공간도형 문제를 풀어봅니다. (more…)