반응형 알고리즈1 Mathematics for Artificial Intelligence 5강: 딥러닝 학습방법 이해하기 신경망을 수식으로 분해하려면 우선 선형모델을 먼저 이해해야 한다. 행렬은 데이터를 모아놓은 행렬 A, 다른 벡터로 보내는 가중치 행렬 W d개의 변수로 p개의 선형모델을 만들어서 p개의 잠재변수를 설명하는 모델을 상상해볼 수 있다. 딥러닝에서 화살표는 가중치 w가 결정짓고, 출력 벡터 o에 softmax 함수를 합성하면 확률벡터가 되므로 특정 클래스 k에 속할 확률로 해석할 수 있다. 소프트맥스 연산 소프트맥스(softmax) 함수는 모델의 출력을 확률로 해석할 수 있게 변환해주는 연산이다. 분류 문제를 풀 때 선형모델과 소프트맥스 함수를 결합하여 예측한다. softmax 함수를 통해 R에 있는 벡터를 확률벡터로 변환할 수 있다. (예: [1, 2, 0] -> [0.24, 0.67, 0.09]) impo.. 2023. 1. 2. 이전 1 다음 반응형
