저는 뉴럴 네트워크 초보입니다. 뭔가 급해 해야 하는데 검색을 해봐도 잘 못찾겠네요. 저는 feature 리스트를 입력으로 받아서 N개의 class로 classification하는 뉴럴 네트워크를 구성해야 하는데요. 예를 들어 5개의 feature를 받아서 4개중 한개로 분류를 하도록 학습을 시킬때 입력에 (1, 0, 1, 1, 1) 이 들어오면 출력에 (0, 0, 0, 1)로 출력하는 식으로 학습 데이터를 만드는데요. 그런데 궁굼한게, 저 출력 값은 어느 한 값만 1이고 나머지는 0 이어야 하잖아요. 그렇다면 각 출력 뉴런이 서로 독립적이지 않고 의존적으로 만들어져야 하는 건데. 맞나요? 이걸 개발자가 그렇게 나오도록 만들어 줘야 하는 건가요? 아니면 학습 데이터를 저런 식으로 계속 주면 뉴럴이 알아서 한군데로만 1값을 내보내주는 건가요? 책을 봐라, 어디를 찾아봐라 이런조언 말고, 그런거는 지금도 하고 있는데 이해가 안되서 물어보는겁니다. 조언 부탁합니다. 꾸벅.