Im heedy

출력층의 오차 업데이트 각 노드 내부에서는 입력 값을 이용해 가중합을 만드는 단계와 이 가중합을 활성화 함수를 적용해 출력하는 단계로 구분함. 오차 역전파는 Y 값에서 거꾸로 거슬러 올라가며 가중치 W₂와 가중치 W₁이 더는 업데이트 되지 않을 때까지 반복하여 계산 먼저 W₂의 값 중 하나인 ω₃₁을 업데이트 하려면 다음 공식으로 계산해야함. 여기서 t는 한 단계 앞, t + 1은 현재 단계의 계산을 의미함. ω₃₁t는 한 단계 앞에서 이미 계산된 값을 의미하므로 여기서는 구할 필요가 없습니다. 따라서 우리가 실제로 구해야 하는 값은 입니다. 이는 오차 Y를 구하고 이를 ω₃₁에 대하여 편미분 하라는 뜻입니다. 오차 공식 오차 Yout 안에는 두 개(yo1, yo2)의 출력 값이 있습니다. 즉, 오차 Y..

신경망 학습의 전체 그림 신경망 학습의 순서 전제 신경망에는 적응 가능한 가중치와 편향이 있고, 이 가중치와 편향을 훈련 데이터에 적응하도록 조정하는 과정을 '학습'이라 합니다. 신경망 학습은 다음과 같이 4단계로 수행합니다. 1단계: 미니배치 훈련 데이터 중 일부를 무작위로 가져옵니다. 이렇게 선별한 데이터를 미니배치라 하며, 그 미니배치의 손실 함수 값을 줄이는 것이 목표입니다. 2단계: 기울기 산출 미니배치의 손실 함수 값을 줄이기 위해 각 가중치 매개변수의 기울기를 구합니다. 기울기는 소실 함수의 값을 가장 작게 하는 방향을 제시합니다. 3단계: 매개변수 갱신 가중치 매개변수를 기울기 방향으로 아주 조금 갱신합니다. 4단계: 반복 1~3단계를 반복합니다. 오차 역전파법이 등장하는 단계는 두번째인 ..