| 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
- 우리들교회
- openCV
- No SQL
- 통계
- data science
- 딥러닝
- 빅 데이타
- 데이터 과학
- probability
- 김양재 목사님
- MongoDB
- node.js
- 빅데이타
- Artificial Intelligence
- Machine Learning
- 몽고디비
- nodeJS
- Deep learning
- c++
- 김양재 목사
- 확률
- 빅데이터
- 김양재
- R
- 인공지능
- 빅 데이터
- Big Data
- 주일설교
- Statistics
- WebGL
Archives
- Today
- Total
목록back-propagation (1)
Scientific Computing & Data Science
[Artificial Intelligence / Posts] 역전파 (Backpropagation) Part 1.
by Geol Choi | May 6, 2017이번 포스팅에서는 딥러닝 알고리즘에서 Weights를 업데이트하는 중요한 요소들 중 하나인 역전파(Backpropagation)에 대해 알아보도록 한다.개요다음과 같이 2-레이어 신경망(2-Layer Neural Network)를 예로 들어보자.그림 1. 2-레이어 신경망그림 1.은 Fully Connected 2-레이어 신경망의 예이며, x는 입력(Input), h는 은닉 레이어(Hidden Layer), y는 출력(Output)을 의미한다. 입력-은닉 레이어, 은닉 레이어-출력을 연결하는 선들은 가중치 합(Weighted Sum)을 위한 각각의 가중치, w를 의미한다. 또한 \(b_i\)는 Input → Hidden Layer의 바이어스(Bias)를, \..
Artificial Intelligence/Posts
2017. 5. 6. 15:39