[딥러닝] 4-1 신경망 네트워크 개요

 4-1 신경망 네트워크 개요

 

학습목표

   이번 강의는 앞으로 배울 내용들에 대한 개요입니다.

 

핵심키워드

    개요 (overview)

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* 복습 : 로지스틱 회귀

1. 특성 x 와 변수 w,b를 입력하면 z를 계산/
2. z 는 ^y인 a를 계산하는데 사용
3. 손실함수 L

신경망은 시그모이드 유닛을 쌓아서 만들수 있다.

1. z를 계산하고 a를 계산하는 두단계로 이루어져있다.
2. 각각의 계산에 따른 방식으로 이동 연계(노드들의 연계 각자 다른 계산)
3. 특성 x와 변수 W와 b 를 입력 z^[1]계산.
4. 특성 x와 변수 W와 b 를 입력 z^[2]계산. (신경망의 또다른층)
5. layer 개념 1 > 2 
6. 최종 출력 a^[2]

로지스틱 회귀에선 z와 a를 계산했지만 

신경망에서는 z와 a를 여러번 계산한다. 그리고 마지막으로 손실을 계산한다.

 

로지스틱 회귀에서 도함수 계산을 위해 역방향 계산을 한다. (da, dz)

 

da^[2], dz^[2] >>> dw^[2], db^{2]

 

*신경망의 모습 살표보고 로지스틱 회귀를 두번 반복한것.

 

 

https://devlunch4.tistory.com/99

4-2 신경망 네트워크의 구성 알아보기