AI/DeepLearning
[미래연구소 14기]4주차
DEV Lee
2020. 7. 26. 22:06
https://futurelab.creatorlink.net/
미래연구소
AI, 인공지능 Deep Learning beginner 미래연구소 딥러닝 입문 스터디 / 모집인원 : 25명 (선착순 마감) 수강료 : 월 15만원 / (Coursera 강의 수강료 월 5만원 개인결제)
futurelab.creatorlink.net
C1 W3 L3~4
$$W^{[1]}x+b^{[1]}=Z^{[1]}$$
- node 개수는 $n[1]$ n_x(node처럼 존재하는 feature 개수)는 $n[0]$
- $W[1]$의 shape은 $(n[1],n[0])$, 계산 결과는$(n[1],1)$
C1 W3 L6
Forward propagation을 통해 for문을 두 번 쓰지 않아도 되게 했다.
- sigmoid 이외에 더 좋은 activation이 있다. (sigmoid, ReLU, tanh 등 activation function이 있다)
- 동일 layer에서는 같은 activation을 사용한다.
- 다른 layer끼리는 다른 activation 사용 가능하다.
- activation 함수를 사용하는 몇 가지 규칙이 더 있다.
C1 W3 L7
$$a^{[i]}=Z^{[i]}=W^{[i]}x+b^{[i]}$$
$$a^{[2]}=Z^{[2]}=W^{[2]}a^{[1]}+b^{[2]}$$
$$a^{[2]}=W^{[2]}(W^{[1]}x+b^{[1]})+b^{[2]}=(W^{[2]}W^{[i]})x+(W^{[2]}b^{[1]}+b^{[2]})=W'x+b'$$
C1 W3 L11