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[딥러닝] 4-4 많은 샘플에 대한 벡터화 본문
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4-3 신경망 네트워크 출력의 계산
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4-4 많은 샘플에 대한 벡터화
학습목표; 신경망에서 다중 샘플에 대한 벡터화를 배울 수 있다.
핵심키워드; 벡터화(Vectorization)
학습내용;
표기법은 아래와 같습니다.
a[i][j]
i : 몇 번째 층인지 의미합니다.
j : 몇 번째 훈련 샘플인지 의미합니다.
- 지난시간에는 하나의 신경망. 이번시간에는 많은 샘플
-
x[1][i]를 활용 - 각각을 벡터화/ 노드의 진행(보라색펜)각각의 노드/다른노드/
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4-5 벡터화 구현에 대한 설명
4-5 벡터화 구현에 대한 설명 학습목표; 신경망에서 다중 샘플에 대한 벡터화를 설명한다. 핵심키워드; 벡터화(Vectorization) 전파 첫훈련샘플 i = 1 인경우 Z^{1}(i) = W^[1](i)x[1](i)+b[1](i) 두번째 i =2..
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