지난 시간에 우리는 순전파, 역전파, 비용함수(Cost Function)와 손실함수(Loss Function) 등에 대해 알아봤습니다. https://blog.naver.com/dorergiverny/223261551062 [머신러닝/딥러닝] 16. 딥러닝 알아가기 - 활성화 함수 Activation 시그모이드 tanh Leaky ReLU 역전파 backpropagation 손실함수 크로스 엔트로피 우리는 지난 시간에 활성화 함수를 설명하면서 신경망에 왜 비선형 함수를 추가해야 하는지에 대해 알아봤... blog.naver.com 이번 시간에는 역전파(Back Propagation)에서 가장 중요한 경사하강법에 대해 알아보겠습니다. 1.
미분, 편미분 - 일반적으로 수학에서는 변수가 1개인 함수를 다루지만 딥러닝에서는 다변수 함수를 주로 다루게 됩니다. 다른 변수에 영향을 받지 않는 변수를 독립변수, 영향을 받는 변수 를 종속변수라고 하는데, 함수값을 결정할 때 2개 이상의 독립변수...
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backward
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weight
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가중치
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경사하강법
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다변수함수
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변화율
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비용함수
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손실함수
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순전파
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역전파
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연쇄법칙
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체인룰
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편미분
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학습률
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rule
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rate
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derivative
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forward
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minima
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partial
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propagation
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학습율
원문 링크 : [머신러닝/딥러닝] 17. 딥러닝 알아가기 - 경사하강법 Gradient Descent 학습율 학습률 Learning Rate 편미분 chain rule 연쇄법칙 체인룰 손실함수
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