0부터 Deep-Learning 만들기 4.5 학습 알고리즘의 실현 학습 알고리즘의 실현 4.4까지 신경 네트워크 학습에 관한 모든 기본 지식을 갖추었다. 지금까지 나온'손실함수','소량','사다리꼴','사다리꼴하강법'네 단어를 복습하기 위해 신경망의 학습 절차를 소개한다. ※ 전제 '공부'·신경 네트워크는 적응 가능한 권중과 편압을 가지고 있으며, 이 권중과 편압을 조정하여 훈련 데이터에 적응시킨다 확률 경도 하강법··"무작위로 선택한 데이터의 경도 하강법... 0부터 Deep-Learning 만들기 제로에서 시작하는 딥 레어닝으로 MNIST 인식 신경 네트워크를 만드는 게 까다롭다면 개시하다 제로부터 제작된 딥 레어닝 을 읽고 MNIST 손글씨를 인식하는 신경 네트워크(길어서 코드 생략)를 구축했다. 책에서 보듯이 오차 역전파법을 통해 손실 함수의 사다리를 계산해 W와 b를 업데이트한다. GiitHub에는 소스 코드가 있지만 복제하지 않고 책을 보면서 코드를 직접 씁니다.그럼에도 불구하고 구성은 GiitHub과 기본적으로 같다.소프트 MAX, 크로스 엔트로피 함수, 명령... pyhon30부터 Deep-Learning 만들기 제로에서 시작하는 DeepLearning 5.2절 주석을 달다 이것은 내부 학습회에 쓸 자료다. 교과서의 설명대로라면 처음부터 끝까지 계산하는 방법을 주기 어려워서 제 해석을 했습니다. 본래의 목적 손실 함수($L$) 예측 오차 또는 네트워크 학습 = $L의 최소화 $L에 대한 W=(w 1, w 2,..., w n) 달러의 편미분을 구하면 L은 작아질 수 있다 $\frac{∂L}{∂W} = (\frac{∂L}{∂w_1},\frac{∂L}{∂... 0부터 Deep-Learning 만들기
4.5 학습 알고리즘의 실현 학습 알고리즘의 실현 4.4까지 신경 네트워크 학습에 관한 모든 기본 지식을 갖추었다. 지금까지 나온'손실함수','소량','사다리꼴','사다리꼴하강법'네 단어를 복습하기 위해 신경망의 학습 절차를 소개한다. ※ 전제 '공부'·신경 네트워크는 적응 가능한 권중과 편압을 가지고 있으며, 이 권중과 편압을 조정하여 훈련 데이터에 적응시킨다 확률 경도 하강법··"무작위로 선택한 데이터의 경도 하강법... 0부터 Deep-Learning 만들기 제로에서 시작하는 딥 레어닝으로 MNIST 인식 신경 네트워크를 만드는 게 까다롭다면 개시하다 제로부터 제작된 딥 레어닝 을 읽고 MNIST 손글씨를 인식하는 신경 네트워크(길어서 코드 생략)를 구축했다. 책에서 보듯이 오차 역전파법을 통해 손실 함수의 사다리를 계산해 W와 b를 업데이트한다. GiitHub에는 소스 코드가 있지만 복제하지 않고 책을 보면서 코드를 직접 씁니다.그럼에도 불구하고 구성은 GiitHub과 기본적으로 같다.소프트 MAX, 크로스 엔트로피 함수, 명령... pyhon30부터 Deep-Learning 만들기 제로에서 시작하는 DeepLearning 5.2절 주석을 달다 이것은 내부 학습회에 쓸 자료다. 교과서의 설명대로라면 처음부터 끝까지 계산하는 방법을 주기 어려워서 제 해석을 했습니다. 본래의 목적 손실 함수($L$) 예측 오차 또는 네트워크 학습 = $L의 최소화 $L에 대한 W=(w 1, w 2,..., w n) 달러의 편미분을 구하면 L은 작아질 수 있다 $\frac{∂L}{∂W} = (\frac{∂L}{∂w_1},\frac{∂L}{∂... 0부터 Deep-Learning 만들기