back propagation 예제

계산 흐름이 입력 -> 에서 뉴럴 네트워크 -> 출력까지 자연스럽게 전진 방향으로 진행되기 때문에 이 단계를 정방향 전파라고 합니다. 다시 작성해야 하는 마지막 성분(23)begin{eqnarray} a^{l}_j = sigmaleft.sigmaleft. sum_k w^{l}_{jk} a^{l-1}_k + b^l_j right) nonumberend{eqnarray} 우리는 마지막 장에서 벡터화를 간략하게 만났지만 요약하자면, 아이디어는 벡터 $v$의 모든 요소에 $sigma$와 같은 함수를 적용하려는 것입니다. 우리는 함수의 요소적 응용 프로그램의이 종류를 나타내는 명백한 표기술 $sigma (v)$를 사용합니다. 즉, $sigma(v)$의 구성 요소는 $sigma(v)_j = sigma(v_j)$입니다. 예를 들어, 함수 $f(x) = x^2$를 입력하면 벡터화된 형식인 $f$에 효과가 있습니다왼쪽(왼쪽] 시작{배열}{c} 2 3 end{array} right] 오른쪽) = 왼쪽[ begin{배열}{c} * 2 c} 4 9 end{배열} right], tag{24}end{eqnarray} 즉, 벡터화된 $f$는 벡터의 모든 요소를 정사각형으로 합니다. 이것은 단순히 내가 다시 전파 에 대해 발견 한 가장 좋은 설명입니다 사랑 당신은 모든 것을 고장 방법! 우리가 우리의 축구 선수의 예로 돌아가면, 우리의 초보자 남자가 목표의 오른쪽에 10m 또는 10m 공을 촬영하는 경우, 우리는 두 경우 모두, 그는 방향에 관계없이 10m에 의해 목표를 놓친 것을 고려 (오른쪽 또는 왼쪽). 이 경우 절대 오류를 테이블에 새 열을 추가합니다. http://www.adeveloperdiary.com/data-science/machine-learning/understand-and-implement-the-backpropagation-algorithm-from-scratch-in-python/ 공격 계획: 역전파는 네 가지 기본 방정식을 기반으로 합니다. 이러한 방정식을 통해 오류 $delta^l$과 비용 함수의 그라데이션을 모두 계산할 수 있습니다. 나는 아래의 네 방정식을 명시한다. 하지만 방정식을 즉각적으로 동화할 것으로 기대해서는 안 됩니다.

이러한 기대는 실망으로 이어질 것입니다. 사실, 역전파 방정식은 너무 풍부하여 방정식을 잘 이해하려면 방정식을 점차 깊이 파고 들면서 상당한 시간과 인내심이 필요합니다. 좋은 소식은 그러한 인내심이 여러 번 상환된다는 것입니다. 그래서 이 섹션의 토론은 시작에 불과하며 방정식을 철저히 이해하는 데 도움이 됩니다.