[딥러닝] 4-4 많은 샘플에 대한 벡터화

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OPENLUNCH 2021. 8. 8. 10:39

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4-3 신경망 네트워크 출력의 계산

4-3 신경망 네트워크 출력의 계산 학습목표; 신경망의 출력값이 도출 되는 과정을 알 수 있다. 핵심키워드; 층(Layer) / 노드(node) 학습내용; 입력값이 노드를 통과할 때, 두가지 과정을 거치게

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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.

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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