[정리] 모두를 위한 딥러닝 06 - Softmax Regression
[정리] 모두를 위한 딥러닝 06 - Softmax Regression (Multinomial Logistic Regression) by 김성훈 강의 웹사이트 : http://hunkim.github.io/ml/Lec = 강의 / Lab = 실습 결과값이 A, B, C 중에 하나인 경우, 지금까지 알아본 내용(리니어 리그리션)으로는 불가능합니다.시그모이드 개념과 비슷하긴 하지만, 이 함수는 둘 중 하나로 수렴하기 때문에,결과가 3개 넘을때에는 이중에서 하나로 수렴할 수 있는 방법이 없습니다. A, B, C 가 나올 확률을 구해서 가장 높은거 하나만 1, 나머지는 0 으로 만들면 됩니다.A, B, C 가 나올 확률의 합은 1 이 됩니다. 입력 X, 결과 Y 모두 행렬을 이용하는데, 이 개념이 소프트맥스 s..
[정리] 모두를 위한 딥러닝 09 - XOR 풀기 by 김성훈
[정리] 모두를 위한 딥러닝 09 - XOR 풀기 by 김성훈 강의 웹사이트 : http://hunkim.github.io/ml/ Lec = 강의 / Lab = 실습 XOR 게이트는 입력값 두개를 받아서, 두개가 다르면 (1,0) 또는 (0,1) 이런 형태이면 1 참값을 리턴하는 함수입니다. XOR 게이트는 한개의 선형 리니어 함수로는 풀 수 없고, 여러개를 이용하면 풀 수 있습니다. 이렇게 3개로 연결해서 만들면 됩니다. 여기에서는 w1, b1 값이 주어졌는데, 이 값 말고도 다른 값도 찾을 수 있습니다. 이 슬라이드에서 5, -8 / -7, 3 / -11, 6 이런 값들이 이미 주어졌지만, 이 값들은 학습을 통해 찾아야 합니다. 이를 위해 백 프로파게이션 기법을 이용합니다. 출력으로 나온 에러 los..
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