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[신경망의 오차]
•출력계층의 오차
•은닉계층의 오차
은닉계층에는 은닉계층의 출력값과 비교할 목표값이 존재하지 않기 때문에, 출력계층의 오차를 재조합하여 은닉계층의 오차를 구한다.
이처럼 출력계층에서 은닉계층으로, 은닉계층에서 입력계층으로 값이 전달되는 방식을 역전파라고 한다.
- Solution
출력계층의 각 노드의 오차를 해당 노드와 연결된 은닉계층의 모든 노드에 그 가중치의 비율만큼 배분하여 역전파하고, 은닉계층의 각 노드는 배분된 오차의 합을 구하여 재조합된 오차를 구한다.
예를 들어, 은닉계층 1노드의 오차는…
-행렬로 표현 : 기본
-행렬로 표현 : 분모 생략(정규화인자 생략)
⇒ 행렬의 행과 열을 바꾸는 “전치”를 이용하고 T를 붙여 이를 표현
•오차를 이용한 가중치의 수정
위에서의 방법으로 각 계층의 각 노드에서의 오차를 구할 수 있다. 그럼 각 계층 각 노드의 오차는 이와 연결된 모든 가중치에 얼마만큼 수정하라고 안내해주는가?참고자료
· 없음태그
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Easy Ai 요약
이 문서는 신경망의 오차 전파와 경사하강법, 인공신경망의 초기화와 학습 과정에 대해 자세히 설명하고 있습니다. 오차 역전파 알고리즘을 통해 은닉계층의 오차를 구하는 방식과 경사하강법을 이용한 가중치 수정 방법을 자세히 다루고 있습니다. 또한 인공신경망의 초기화 과정에서 입력값, 결과값, 가중치 설정의 중요성을 강조하고 있으며, 이를 바탕으로 신경망의 학습 과정을 단계별로 설명하고 있습니다. 이를 통해 신경망 이론의 핵심 개념을 체계적으로 이해할 수 있습니다. 특히 수식과 그래픽을 활용하여 복잡한 내용을 쉽게 설명하고 있어 신경망 이론을 처음 접하는 사람들도 충분히 이해할 수 있을 것으로 보입니다. 따라서 이 문서는 신경망 이론 입문자들에게 매우 유용한 자료라고 할 수 있습니다. -
자료후기
Ai 리뷰신경망 이론의 주요 개념들을 체계적으로 정리하고 있으며, 수식과 그래픽을 활용하여 이해하기 쉽게 설명하고 있습니다. -
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