[딥러닝] 4-2 신경망 네트워크의 구성 알아보기

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4-1 신경망 네트워크 개요

 

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4-2 신경망 네트워크의 구성 알아보기

 

학습목표

    신경망의 표현방법을 알 수 있다

핵심키워드

    입력층 (input layer)

    은닉층 (hidden layer)

    출력층 (output layer)

 

학습내용;

    입력 특성들의 층을 입력층이라하며  a​[0]​​  으로 표기합니다.

    은닉층이랑 입력층과 출력층 사이에 있는 모든 층을 의미합니다. l번째 은닉층의 n번째 유닛은   a​n​[l]​​ 으로 표기합니다.

        예를 들어 첫 번째 은닉층은  a​[1]​​  로 표현하며  첫 번째 은닉층에 있는 첫 번째 유닛은  a​1​[1]​​ , 첫 번째 은닉층에 있는 두 번째 유닛은  a​2​[l]​​  로 표현할 수 있습니다.

    출력 특성들의 층을 출력층이라 합니다.

    신경망 층의 개수를 셀 때는 입력 층은 제외합니다.

        예를 들어 아래의 그림은 은닉층 1개, 출력층 1개 이기에 2층 신경망이라합니다.

 

*그림들이 무엇을 뜻하는지 알아야한다. > 신경망 그림이 무엇을 뜻하는지 알기

 

• 은닉층이 하나인 신경망 (One hidden layer Neural Network)
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  입력층/은닉층/출력층 >> 계산 훈련세트는 무엇인지 모른다. 은닉층은 훈련세트에서 볼수 없다.

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• a^[0] = 입력층의 활성값
• a^[1] = 은닉층의 활성 값 > 노드1 노드2 노드3 노드4 = 4차원 = (1,4) 행렬 또는 열벡터
• 츨력층 실수값 a^[2] =y^ ; 로지스틱회귀에서 a의 값을 가지는 것과 비슷
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• 2개층; 은닉층이 첫번째/ 출력층이 두번째 >> 관례적으론 이 신경망을 2층 신경망이라 한다.(입력층은 세지 않는다)
• 입력층과 출력층은 연관된 매개변수가 있다. (입력층의 경우 w^[1], b^[1], 출력층의경우 w^[2], b^[2]

 

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4-3 신경망 네트워크 출력의 계산