CEE1 [ANN] 06. Loss Function of Neural Network 지금까지 인공신경망(ANN)의 개요부터 Layer의 구조, 활성화함수(AF) 그리고 출력층설계와 순전파 (Forward Propagation) 까지 알아보았습니다. 이렇게 되면 학습전의 인공신경망(ANN)의 로직은 어느정도 알아보았다고 생각됩니다. 이제 남은 부분은 학습에 대한 부분과 이를 인공신경망 내 변수들에게 반영하는 방법입니다. 오늘은 그 중에서 학습을 위한 손실함수(Loss)에 대해서 알아보겠습니다. 인공신경망(ANN)의 개요 및 퍼셉트론과의 차이점 인공신경망(ANN)의 활성화함수(AF, Activation Function) 인공신경망(ANN)의 출력층 설계 및 순전파(Forward Propagation) 인공신경망(ANN)의 손실함수(Loss) 구현 수치미분 및 편미분, 그리고 GDA 인공신경.. 2020. 5. 13. 이전 1 다음
