당신은 주제를 찾고 있습니까 “딥 러닝 미적분 – [머신러닝] 컴퓨터가 학습을 하는 원리“? 다음 카테고리의 웹사이트 hu.taphoamini.com 에서 귀하의 모든 질문에 답변해 드립니다: hu.taphoamini.com/photos. 바로 아래에서 답을 찾을 수 있습니다. 작성자 컴맹이 해커가 되기까지 이(가) 작성한 기사에는 조회수 137,899회 및 좋아요 1,790개 개의 좋아요가 있습니다.
Table of Contents
딥 러닝 미적분 주제에 대한 동영상 보기
여기에서 이 주제에 대한 비디오를 시청하십시오. 주의 깊게 살펴보고 읽고 있는 내용에 대한 피드백을 제공하세요!
d여기에서 [머신러닝] 컴퓨터가 학습을 하는 원리 – 딥 러닝 미적분 주제에 대한 세부정보를 참조하세요
딥 러닝 미적분 주제에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
딥러닝 속 수학 기초 + 경사법 수치미분 파이썬 – BingGamel
딥러닝 단계. 1. 데이터 가공 (통계). 2. 모델 설계 (선형대수). 3. 모델 트레이닝 (미분&적분). 4. 모델 테스트. 딥러닝의 기초를 하기 위해 알아야 …
Source: binggamel.tistory.com
Date Published: 3/20/2022
View: 6082
신경망에서 미분이 필요한 이유 1 : 미분, 순간 변화율, 기울기
[케라스 창시자에게 배우는 딥러닝], [모두의 딥러닝] 참고 … 실수 x를 새로운 실수 y로 매핑하는 연속적이고 매끄러운 함수(미분가능한) f(x)=y 가 …Source: gggggeun.tistory.com
Date Published: 1/28/2022
View: 5564
딥러닝에 필요한 수학 – 삽질의 조각들
크게 3개 카테고리의 개념이 필요하다. 선형대수 · 통계 · 미분&적분. 각각에 대한 간단한 개념 설명은 위의 링크의 문서를 통해 습득할 수 있다 …
Source: iltaek.tistory.com
Date Published: 5/2/2022
View: 1573
딥러닝) 수치 미분 , 해석적 미분 , 편미분 – 채채씨의 학습 기록
딥러닝) 수치 미분 , 해석적 미분 , 편미분 … 미분이란 한 점에서의 기울기를 의미한다. 기울기는 두 점 사이에서 발생하는 경사인데, 미분을 ‘한 점에서 …
Source: amber-chaeeunk.tistory.com
Date Published: 5/21/2022
View: 1322
Top 6 딥 러닝 미적분 Best 228 Answer
Summary of article content: Articles about 딥러닝 속 수학 기초 + 경사법 수치미분 파이썬 딥러닝 단계. 1. 데이터 가공 (통계). 2. 모델 설계 (선형 …
Source: chewathai27.com
Date Published: 12/25/2021
View: 7138
미적분 계산하는 딥러닝 신경망 개발 – 모바일한경
(IT과학부 윤희은 기자) 머신러닝을 통해 미적분 등 자연어처리까지 수행하는 이론이 등장했다.머신러닝 신경망은 지금까지 패턴인식, …
Source: plus.hankyung.com
Date Published: 6/18/2022
View: 7547
주제와 관련된 이미지 딥 러닝 미적분
주제와 관련된 더 많은 사진을 참조하십시오 [머신러닝] 컴퓨터가 학습을 하는 원리. 댓글에서 더 많은 관련 이미지를 보거나 필요한 경우 더 많은 관련 기사를 볼 수 있습니다.
![[머신러닝] 컴퓨터가 학습을 하는 원리](https://i.ytimg.com/vi/ZY6eBxyEOq0/maxresdefault.jpg)
주제에 대한 기사 평가 딥 러닝 미적분
- Author: 컴맹이 해커가 되기까지
- Views: 조회수 137,899회
- Likes: 좋아요 1,790개
- Date Published: 2017. 5. 14.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=ZY6eBxyEOq0
딥러닝 속 수학 기초 + 경사법 수치미분 파이썬
728×90
기본적인 딥러닝의 단계를 크게 4가지로 나누어 알아보고
딥러닝 단계
1. 데이터 가공 (통계)
2. 모델 설계 (선형대수)
3. 모델 트레이닝 (미분&적분)
4. 모델 테스트
딥러닝의 기초를 하기 위해 알아야할
선형대수
선형대수.pdf 0.19MB
통계
통계.pdf 1.30MB
미적분
미분과적분.pdf 0.26MB
중 미적분을 알아보자
첨부된 파일을 확인하면 날개념 들을 볼 수 있다.
📌 1. 데이터 가공
딥러닝에서 모델을 학습시키기 위해서는 데이터를 수집하고 모델에 입력할 수 있도록 가공하는 과정을 거쳐야 한다.
이에 있어서 학습에 필요한 데이터, 필요 없는 데이터를 구별해, 트레이닝과 테스트에 유리하도록 변환해 주어야 한다
여기서 통계의 정규화 지식이 필요하다.
정규화란?
관계형 데이터베이스의 설계에서 중복을 최소화하기 데이터를 구조화하는 프로세스를 정규화라고 함. 함수의 종속성을 이용해 연관성 있는 속성들을 분류하고, 각 릴레이션들에서 이상현상이 생기지 않도록 하는 과정을 말함.
딥러닝에서 모든 데이터 포인트가 동일한 정도의 스케일(중요도)로 반영되도록 해주는게 정규화의 목표이다.
간단히 말해서 데이터 단위의 불일치로 인해 일어날 수 있는 문제점을 해결하는 방법중 하나이다. 표준화의 방법도 있다. – 정규화
데이터를 특정 구간으로 바꾸는 척도법임
(측정값 – 최소값) / (최대값 – 최소값)
데이터 군 내에서 특정 데이터가 가지는 위치를 볼 때 사용됨
현재 데이터가 어느 위치에있는지 파악하기 좋다 – 표준화
데이터를 0을 중심으로 양쪽으로 분포시키는 방법임.
평균을 기준으로 얼마나 떨어져 있는지를 나타내는 값으로 변환됨.
학교 <확률과 통계> 시간에 배우는 표준화( 측정값 – 평균 / 표준편차 )도 단위차이의 문제에서 벗어날 수있게 해주는 종류중 하나이다.
가장 일반적인 정규화 방식은 MIN-MAX 정규화이다.
(다른 방법으로는 Z-Score 정규화 방법도 있다.)
두 정규화의 방식은 다음 포스팅에서 알아보자 (?
📌 2. 모델 설계
데이터를 알맞게 모았다면 딥러닝이 읽을 수 있도록 데이터의 형식을 맞춰줘야 한다.
여기서 데이터 형식과 데이터 연산 방식에 있어서 선형대수 지식이 필요하다 .
📌 데이터 형식
이해하기 좋을 그림을 가져왔다2
선형대수에서 크게 스칼라(0차), 벡터(1차), 행렬(2차), 텐서(N)의 4가지의 형식을 가진다.
딥러닝에서 다루는 데이터는 텐서(N차)인데
텐서가 0차원 : 스칼라
텐서가 1차원 : 벡터
텐서가 2차원 : 행렬
이라고 볼 수 있다.
딥러닝에서 이러한 텐서를 이용하여 연산 수행을 통해 모델을 학습시키게 된다.
📌데이터 연산
위에서 언급했던바와 같이 딥러닝에서 다루는 데이터는 **텐서** 이다.
이를 연산하기 위해 **행렬의 연산** 이 쓰인다
행렬의 연산과정은 고등학교에서 배우는 과정이지만 2015교육과정을 기점으로 사라졌다. 사실
나도 배운적 없다
행렬의 연산 중 곱셈은 다음과 같다.
이해하기 좋을 그림을 가져왔다2
이해에 좋을 그림을 가져왔다 3
그 외의 연산방법들은 위에 첨부된 pdf를 참고하자
📌 3. 모델 트레이닝
딥러닝에서 모델 트레이닝은 Trial-Error 방식으로 이루어지는데
말 그대로 일단해봄 ☞ 오차 계산 ☞ 오차만큼 파라미터 값 보정하는 방식이라 볼 수 있다.
여기서 파라미터 값을 보정하는데 미분&적분의 개념이 이용된다.
가장 일반적으로 사용되는 보정은 **Gradient Descent 방법**이다.
오차가 최소가 되는 W값을 찾기 위해 미분을 통해 구현한 Gradient값에 따라 W값을 변화시키는 방법이다.
1차 근삿값 발견용 최적화 알고리즘이다.
함수의 기울기를 구한 후 기울기가 낮은쪽으로 계속 이동시켜 극값에 이를 때까지 반복시키는 것이다.
이런느낌임
이런느낌…2 3차원 그리다 실패한거 맞다
📌
경사법, 수치 미분
파이썬 구현
간단히 아주 작은 간격의 구간의 기울기를 구하는것이다.
학교에서 배우는 정적분과 부정적분 개념이다.
이러한 미분하는 과정을 파이썬으로 구현해 보자 (파이선 def함수 맞습니다. 티스토리 코드블럭이 익숙치 않아서 들여쓰기가 안맞을뿐)
def numerical_diff(f,x): h = 1e-4 #h값을 가급적 작은 값을 대입하고자 e를 이용했다 -> 0.0001 return (f(x+h)-f(x-h))/2*h # 오차를 줄이기 위한 중심차분을 이용함 # 고등학교에서 x+h-(x-h) =2h로 계산하던 그 과정 맞다
간단히 2차함수 (y = 0.01x^2 + 0.1x) 를 그리고 미분한 값을 확인해 보자
#coding:utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def numerical_diff(f,x): h = 1e-4 return(f(x+h)-f(x-h))/2*h def function(x): return 0.01*x**2 + 0.1 * x #그래프로 x = np.arange(0.0,20.0,0.1) y = function(x) plt.xlable(“x”) plt.ylable(“f(x)”) plt.plot(x,y) plt.show()
print(numerical\_diff(function,5)) 를 찍어보면 x가 5일때의 미분값을 구할 수 있다.
1.9999999999908982e-09로 나오는데 미분했을 때 값이 0.2인걸 보면 거의 오차가 없을 정도이다
미분이 되는걸 확인 했으니 실제 딥러닝에서 쓰이는 편미분(변수가 여럿)을 해보자
여기부터는 https://m.blog.naver.com/ssdyka/221299637545을 참고했습니다
변수가 x0, x1로 두개이다
def function_2(x): return x[0]**2 + x[1]**2
편미분을 동시에 계산 (각 변수별로 따로 계산하는게 아니라 동시에)하고자 하면
모든 변수의 편미분의 벡터로 정리해 계산하고 이것을 기울기(gradient)라 한다.
(x0,x1)의 각 점에서 기울기를 동시에 얻을 수 있다
# coding: utf-8 import numpy as np def numerucal_gradient(f,x): h = 1e-4 #0.0001 # x와 형상이 같은 배열에 모두0인 값 grad = np.zeros_like(x) for idx in range(x.size): tmp_val = x[idx] # f(x+h) 계산 x[idx] = tmp_val+h fxh1 = f(x) # f(x-h) 계산 x[idx] = tmp_val-h fxh2 = f(x) grad[idx] = (fxh1-fxh2)/(2*h) x[idx] = tmp_val return grad def function_2(x): # return x[0]**2 + x[1]**2 return np.sum(x**2) print(numerucal_gradient(function_2, np.array([3.0,4.0]))) print(numerucal_gradient(function_2, np.array([0.0,2.0]))) print(numerucal_gradient(function_2, np.array([3.0,0.0]))) # [6. 8.] # [0. 4.] # [6. 0.]
기울기를 그림으로 그려 화살표로 알아볼 수 있다 (벡터값)
# coding: utf-8 # cf.http://d.hatena.ne.jp/white_wheels/20100327/p3 import numpy as np import matplotlib.pylab as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D def _numerical_gradient_no_batch(f, x): h = 1e-4 # 0.0001 grad = np.zeros_like(x) # x와 형상이 같은 배열을 생성 for idx in range(x.size): tmp_val = x[idx] # f(x+h) 계산 x[idx] = float(tmp_val) + h fxh1 = f(x) # f(x-h) 계산 x[idx] = tmp_val – h fxh2 = f(x) grad[idx] = (fxh1 – fxh2) / (2*h) x[idx] = tmp_val # 값 복원 return grad def numerical_gradient(f, X): if X.ndim == 1: return _numerical_gradient_no_batch(f, X) else: grad = np.zeros_like(X) for idx, x in enumerate(X): grad[idx] = _numerical_gradient_no_batch(f, x) return grad def function_2(x): if x.ndim == 1: return np.sum(x**2) else: return np.sum(x**2, axis=1) def tangent_line(f, x): d = numerical_gradient(f, x) print(d) y = f(x) – d*x return lambda t: d*t + y if __name__ == ‘__main__’: x0 = np.arange(-2, 2.5, 0.25) x1 = np.arange(-2, 2.5, 0.25) X, Y = np.meshgrid(x0, x1) X = X.flatten() Y = Y.flatten() grad = numerical_gradient(function_2, np.array([X, Y]) ) plt.figure() plt.quiver(X, Y, -grad[0], -grad[1], angles=”xy”,color=”#666666″)#,headwidth=10,scale=40,color=”#444444″) plt.xlim([-2, 2]) plt.ylim([-2, 2]) plt.xlabel(‘x0’) plt.ylabel(‘x1’) plt.grid() plt.legend() plt.draw() plt.show()
가장 낮은 장소를 가리키게 되어있으며
가장 낮은곳과의 거리가 멀어짐에 따라 화살표의 크기도 따라 커진다.
가장 낮은곳을 가리키고 있는 화살표의 방향처럼 딥러닝의 모델 트레이닝 과정은 j(w)의 가장 낮은 값을 찾아가는 과정이다.
728×90
신경망에서 미분이 필요한 이유 1 : 미분, 순간 변화율, 기울기
728×90
반응형
[케라스 창시자에게 배우는 딥러닝], [모두의 딥러닝] 참고1. 미분, 순간 변화율, 기울기
실수 x를 새로운 실수 y로 매핑하는 연속적이고 매끄러운 함수(미분가능한) f(x)=y 가 있다.
예를 들어 아래 2차함수 그래프가 있다고 가정해보자.
*미분가능하다 : 변화율을 유도할 수 있다는 의미로 연속적이고 매끄러운 함수.
2차함수 그래프 y=ax^2+b
x축에 있는 한 점 a에 대응하는 y값은 $a^{2}+b$가 된다. 이때 a가 오른쪽이나 왼쪽으로 조금씩 이동한다고 생각해보자. 그러면 y도 조금씩 변화할 것이다.
좀 더 상상력을 발휘해 이번엔 a가 아주아주 미세하게 “0에 가까울 만큼” 움직였다고 생각해보자. 그러면 y값도 역시 매우 미세하게 변화를 할 텐데, 이번엔 너무 미세해서 실제로 움직이는게 아니라 방향만 드러내는 정도의 순간적인 변화만 있을 것이다.
이 순간의 변화를 놓고 순간 변화율이라는 이름을 붙였다.
순간 변화율은 어느 쪽을 향하는 방향성 을 지니고 있으므로, 이 방향을 따라 직선을 길게 그려주면 그래프와 맞닿는 접선이 그려진다. 이 선이 바로 이 점에서의 기울기가 된다.
미분을 한다는 것은 쉽게 말해 이 “순간 변화율”을 구한다는 것이다.
어느 순간에 어떤 변화가 일어나고 있는지를 숫자로 나타낸 것을 미분 계수라고 하며, 이 미분 계수는 곧 그래프에서의 기울기를 의미한다.
이 기울기는 앞으로 그래디언트(gradient)를 이해하는데 중요하다.
바로 기울기가 0일 때 ( 즉, x축과 평행한 직선으로 그어질 때) 가 바로 그래프에서 최솟값인 지점이 되기 때문이다.
그리고 딥러닝을 할 때 이 최솟값을 찾아내는 과정이 매우 중요함!
직선 AB의 기울기를 A와 B 사이의 ‘평균 변화율’이라고도 부른다. 하지만 우리에게 필요한 것은 ‘순간 변화율’이다.
순간 변화율은 x의 증가율이 0에 가까울 만큼 아주 작을 때의 순간적인 기울기를 말하므로 평균 변화율에 극한(limit)기호를 사용해 아래와 같이 나타낸다.
https://www.youtube.com/watch?v=VNwTmjYMJ7A / https://thebook.io/080228/part01/ch02/03-03/
딥러닝 공부 과정 중 자주 만나게 되는 중요한 미분의 성질 식 조건 미분 값 f`(x) f(x) = a a가 상수 일 때 0 f(x) = x 1 f(x) = ax a가 상수 일 때 a f(x) = $$x^a$$ a가 자연수일 때 $$ax^{a-1}$$
미분 값은 x가 바뀜에 따라 f(x)가 어떻게 바뀔지 설명해준다.
f(x)의 값을 감소시키고 싶다면 x를 변화율의 방향과 반대로 조금 이동해야 한다.
딥러닝 역전파 미분 수식에는 편미분, 합성함수의 미분법 등의 이해가 필요하다.
유튜브 수악공식님의 미분법 공식 설명 – 합성함수의 미분법 (16분 부터)
728×90
반응형
LIST
딥러닝에 필요한 수학
딥러닝에 필요한 수학
딥러닝에 수학이 필요한가?
기본적인 간단한 뉴럴넷을 사용한다면 수학을 몰라도 괜찮다.
하지만 TensorFlow를 이용해 커스텀 모델을 만들고자 한다면 수학 용어를 아는 것이 TensorFlow에서 중간중간 나오는 값들의 의미를 이해하는 데에 도움이 된다.
한마디로, 제대로 딥러닝하려면 알아야된다.
수학의 어떤 개념이 필요한가?
크게 3개 카테고리의 개념이 필요하다.
각각에 대한 간단한 개념 설명은 위의 링크의 문서를 통해 습득할 수 있다.
딥러닝의 각 단계에 필요한 수학
딥러닝의 단계는 크게 4가지로 구분할 수 있다.
데이터 가공 모델 설계 모델 트레이닝 모델 테스트
그 중 수학이 필요한 1. 데이터 가공 , 2. 모델 설계 , 3. 모델 트레이닝 에 대해 설명한다.
1. 데이터 가공
딥러닝 모델을 학습시키기 위해서는 데이터를 수집하고 모델에 입력할 수 있도록 가공해야 한다.
이 과정에서는 학습에 필요없는 데이터들을 삭제하거나 데이터를 딥러닝 모델의 트레이닝과 테스트에 유리하도록 변환한다.
이 때 정규화 라는 통계 지식이 필요하다.
정규화를 통해서 딥러닝 학습 모델에 최소, 최대의 기대값을 한정지어 줌으로써 조금 더 빠르게 데이터를 학습할 수 있도록 할 수 있다.
물론, 데이터의 정규화 적용 여부는 자유다.
가장 자주 사용되는 정규화 방법은 MIN-MAX 정규화이다.
Min-Max 정규화 식: $z = \frac{x – min(x)}{max(x)-min(x)}$
2. 모델 설계
그 다음에는 데이터를 딥러닝 모델이 읽을 수 있도록 데이터의 형식을 맞춰야 한다.
이 때 데이터 형식 과 데이터 연산 방식에 있어서 선형대수 지식이 필요하다.
데이터 형식
선형대수에서 데이터는 크게 4가지의 형식을 갖는다.
스칼라 (0 차원)
벡터 (1 차원)
행렬 (2 차원)
텐서 (N 차원)
다시말해, 선형대수에서 다루는 데이터는 텐서 이고,
이 때 텐서 가 0차원이면 스칼라 , 1차원이면 벡터 , 2차원이면 행렬 이라는 이름을 갖는다.
딥러닝에서는 이러한 텐서를 이용하여 연산을 수행하므로써 모델을 학습시킨다.
데이터 연산
딥러닝에서 다루는 데이터는 텐서 이므로 이를 연산하기 위해서는 우리가 고등교육에서 배운 행렬의 연산 에 대한 지식이 필요하다.
행렬의 연산 중 곱셈은 다음과 같다.
그 외의 연산 방법은 본문의 처음에 링크한 문서에 기술되어 있다.
3. 모델 트레이닝
딥러닝에서 모델의 트레이닝은 Trial-Error 방식으로 이루어진다.
일단 시도해보고 오차를 계산하여 오차만큼 파라메터 값을 보정한다.
이렇게 파라메터 값을 보정할때 미분&적분 지식이 필요하다.
가장 흔하게 사용되는 보정은 Gradient Descent 이다.
오차에 대해서 오차가 최소가 되는 w값을 찾기 위해 미분 을 통해 구한 Gradient 값에 따라 w값을 변화시키는 방법이 Gradient Descent 보정 방법이다.
그 외의 미분&적분에 대한 간략한 설명은 본문의 처음에 링크한 문서에 기술되어 있다.
정리
딥러닝을 의미있게 활용하기 위해서는 선형대수 , 통계 , 미분&적분 지식이 필요하다.
알고보면 엄청나게 어렵고 깊이있는 지식이 필요한 것은 아니다. No Pressure.
딥러닝) 수치 미분 , 해석적 미분 , 편미분
728×90
반응형
1. 수치 미분
미분이란 한 점에서의 기울기를 의미한다. 기울기는 두 점 사이에서 발생하는 경사인데, 미분을 ‘한 점에서의 기울기’라고 하는 이유는 그 두 점 사이의 거리를 매우 좁혀서 한 점으로 보일때 그 점에서 기울기를 구하기 때문이다. 즉, 처음에는 두 점 사이의 기울기에서 시작하여 최종적으로는 거의 한 점에서의 기울기가 된다.
차분을 통해 미분하는 것을 수치 미분이라 하는데 수치 미분은 아래와 같다 (※ 차분이란 임의의 두 점에서의 함수 값들의 차이를 말한다.)
한 순간의 변화량, 미분
위의 미분 식을 보면, f(x)를 x에 대해 미분한다는 것은 x의 변화가 함수 f(x)를 얼마나 변화시키는지를 구하겠다는 것이며, 시간 h를 무한히 0으로 근접시켜 한 순간의 변화량을 나타낸다.
위의 식대로 미분 계산을 구현해보면 다음과 같이 할 수 있는데, 이렇게 구현하면 두 가지 문제점을 야기한다.
나쁜 미분 구현 예시
● 문제점 1
h에 최대한 작은 값 10e-50을 대입하였는데, 10e-50은 0.00…1형태에서 소수점 아래 0이 49개 있다는 의미이다. 이 값은 반올림 오차(rounding error) 문제가 있는데, 반올림 오차는 작은 값(예를 들어 소수점 8자리 이하)이 생략되어 최종 계산 결과에 오차가 생기는 문제이다. 파이썬에서 1e-50을 float형으로 변환하면 0의 값을 반환한다. 따라서 반올림 오차 문제가 없는 값을 사용해야하는데 일반적으로 작은 값 h를 아래와 같이 설정하면 좋은 결과를 얻는다고 알려져있다😊
반올림 오차를 개선한 작은 값
● 문제점 2
함수 f의 차분 문제이다. 위 구현에서는 x+h와 x사이의 함수 f의 차분을 계산하고 있다. 하지만 아래 그림과 같이 진정한 접선은 x에서의 함수 기울기(접선)이지만, 위의 구현은 (x+h)와 x사이의 기울기이다.
그림을 보면 진정한 접선과는 일치하지 않는 것을 확인할 수 있다. 이것은 h를 무한히 0으로 근접시키는 것이 불가능해서 발생한 한계이다. 이 오차를 극복하기 위해 (x+h)와 (x-h)사이의 함수 f의 차분을 계산하는 방법이 있다. 이 방법은 x를 중심으로 전후를 계산하므로 중심 차분 혹은 중앙 차분으로 불린다.
반올림 오차 문제와 차분 문제(진정한 접선과의 불일치)의 두 가지 문제점을 개선하여 미분을 구현해보면 다음과 같다.
문제점 개선한 미분 구현
cf. 해석적 미분(vs 수치 미분)
해석적 미분은 수식을 전개하여 미분하는 것을 말한다. 예를 들어, y = 2x의 미분은 해석적으로 아래와 같으며 이는 위 그래프에서 언급한 오차가 없는 ‘진정한 미분’ 값을 도출한다.
y=2x의 해석적 미분
2. 편미분
변수가 2개인 함수
위의 함수식 구현
위의 함수와 같이 변수가 여러개인 함수에 대해 미분하는 것을 편미분이라 한다. 편미분은 변수들 중 어떤 변수에 대해 미분할 것인지를 지정해야 한다. 지정한 변수를 제외한 나머지 변수는 상수 취급하여 계산하면 된다.
예를 들어 x0=3, x1=4일 때, x0에 대한 편미분을 구하면 다음과 같다. numerical_diff는 위에서 문제점 2가지를 개선한 수치 미분을 구현한 것이다.
x0에 대한 편미분
<배운 것>
· 아주 작은 값을 주었을 때의 차분으로 미분하는 것을 수치 미분이라고 한다.
· 수치 미분을 이용하여 가중치 매개변수의 기울기를 구할 수 있다.
출처: 사이토 고키, 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』, 한빛미디어(2017), p121-127.
https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B8475831198
728×90
반응형
키워드에 대한 정보 딥 러닝 미적분
다음은 Bing에서 딥 러닝 미적분 주제에 대한 검색 결과입니다. 필요한 경우 더 읽을 수 있습니다.
이 기사는 인터넷의 다양한 출처에서 편집되었습니다. 이 기사가 유용했기를 바랍니다. 이 기사가 유용하다고 생각되면 공유하십시오. 매우 감사합니다!
사람들이 주제에 대해 자주 검색하는 키워드 [머신러닝] 컴퓨터가 학습을 하는 원리
- 동영상
- 공유
- 카메라폰
- 동영상폰
- 무료
- 올리기
YouTube에서 딥 러닝 미적분 주제의 다른 동영상 보기
주제에 대한 기사를 시청해 주셔서 감사합니다 [머신러닝] 컴퓨터가 학습을 하는 원리 | 딥 러닝 미적분, 이 기사가 유용하다고 생각되면 공유하십시오, 매우 감사합니다.
