Shallow Neural Network(1)

1. Neural Networks Overview What is a Neural Network? 앞선 강의들에서 배운 내용을 정리한 것이다. 입력 x를 가중치 w와 곱하고 편향 b를 더한 것을 z로 정의한다. 이 z에 시그모이드 함수를 적용하면 output이 된다. 만약 layer가 깊어지면 z가 새로운 입력이 되어 새로운 가중치 및 편향과 계산을 하게 된다. 변수의 우측 상단에 적힌 [ ] 안의 숫자는 몇 번째 layer에 속하는지를 나타내고 있다. 빨간색 화살표는 back-propagation을 뜻한다. 2. Neural Network Representation hidden layer: 어떤식으로 학습이 이루어지는지 우리가 직접 볼 수 없는 layer다. logistic regression에서는 a가..

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