backpropagation 썸네일형 리스트형 Backpropagation 인공 신경망을 학습시키기 위한 알고리즘 중 하나신경망을 학습시키는 목표 중 하나는 도출된 예측값과 실제 값의 차이(오차)를 줄이기 위함이다그렇기에 역전파를 사용해 오차를 모든 가중치에 전달하여 갱신을 하며 궁극적으로 오차를 줄이는 기법이다노드가 가지고 있는 가중치(weight)나 편향(bias) 같은 변수들을 어떻게 갱신(update) 하나?노드의 변수들을 어떻게 개별적으로 얼마큼 업데이트 하나?Chain rule(연쇄 법칙)을 이용해 위 두 가지 질문들을 해결할 수 있다Chain rule (연쇄법칙) 💡 Chain rule (연쇄법칙)함수 $f, g$가 있을 때$f$와 $g$가 모두 미분 가능하고$F=f(g(x))=f \circ g$로 정의된 합성 함수이면 $F$는 미분 가능하다.이때 $F'(x)=f.. 더보기 이전 1 다음
