반응형 softmax2 Binary/Multi Classification Standalone DeepLearning 강의를 기반으로 작성되었습니다. https://www.youtube.com/watch?v=is_Vw-aJMg4&list=PLSAJwo7mw8jn8iaXwT4MqLbZnS-LJwnBd&index=5 ## Binary Classification 예를 들어 어떤 사진이 있을 때, 그 사진이 라벨링이 되어있을 때 즉, 이 사진은 고양이 사진이라고 라벨링이 되어있을 때 x:y 가 mapping 되어있을 때 이를 바탕으로 훈련을 시킨 것을 supervised learning이라고 한다. 그리고 이러한 output 값이 discrete(이산적)인가 continuous(연속적)인 것에 따라 문제를 classification, regression이라고 정의한다. 그 중 Bina.. 2021. 7. 18. Chapter3 - Neural Network(2) 3층 신경망 구현하기 - 표기법 bias(편향) 값을 추가로 1층 신호의 a_1에 전달한다. 따라서 다음과 같은 식이 도출된다. 각각의 input값과 그에 대응하는 가중치가 전달되고 1번째 편향을 더해준다. 이를 행렬로 표현하면 위와 같이 표현이 된다. 그리고 1층 layer에선 입력값과 가중치 그리고 편향을 전달받고 1층 내에선 앞서 언급한 활성화 함수(activation function)을 적용시킨다. 여기선 sigmoid 함수를 적용시킨다. 활성화 함수는 h() 라고 표현하며 h(a1)으로 1층 layer의 첫번째 값이 sigmoid 활성화 함수를 적용 받았음을 표현한 것이다. 다음 레이어와 output 레이어까지도 같은 원리가 작동한다. 지금까지의 과정을 코드로 표현해보겠다. # Input -> .. 2021. 1. 10. 이전 1 다음 반응형
