| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ||||||
| 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
| 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
| 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
| 30 | 31 |
Tags
- Machine Learning
- Deep learning
- No SQL
- node.js
- Big Data
- data science
- 통계
- 우리들교회
- c++
- 확률
- WebGL
- 데이터 과학
- Statistics
- 빅 데이터
- 김양재 목사님
- 김양재 목사
- 몽고디비
- Artificial Intelligence
- 빅데이타
- R
- nodeJS
- probability
- openCV
- MongoDB
- 빅 데이타
- 빅데이터
- 인공지능
- 주일설교
- 김양재
- 딥러닝
Archives
- Today
- Total
목록BP (1)
Scientific Computing & Data Science
[Artificial Intelligence / Posts] 역전파 (Backpropagation) Part 2.
by Geol Choi | Jun. 3, 2017 이번 포스팅에서는 지난 포스팅에 이어 역전파(Backpropagation)에 대해 간단한 예제를 통해 좀 더 쉽게, 그리고 딥러닝 예제를 통해 실질적으로 어떻게 작동하는지 자세히 알아보도록 하겠다.Simple Example아래 이미지와 같은 실수값 회로(Circuit)이 있다고 가정해 보자. 입력(Input)은 x, y, z 인데 주어진 값은 각각 3, -1, 8이다. 함수 p, q, f는 각각 다음과 같다: \(p=x+y\), \(q=p+z\), \(f=\mathrm{exp}(q)\) 따라서, 이 회로에 의한 Forward-pass 과정은 다음과 같으며,(1) \(p \leftarrow x+y\)(2) \(q \leftarrow p*z\)(3) \(f ..
Artificial Intelligence/Posts
2017. 6. 3. 10:53