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[딥러닝] 4-4 많은 샘플에 대한 벡터화 본문

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[딥러닝] 4-4 많은 샘플에 대한 벡터화

OPENLUNCH 2021. 8. 8. 10:39
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https://devlunch4.tistory.com/100

 

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.



  • 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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