딥러닝 동작원리 7가지 공식을 공부합니다. 1. 순전파 : y=x*w+1*b 입력 노드 1개, 출력 노드 1개, 편향으로 구성된 단일 인공 신경입니다. x=2 w=3 b=1 y=x*w+1*b y 2. 평균 제곱 오차 : E=(y-yT)*(y-yT)/2 E는 오차, y는 순저차에 의한 예측값, yT는 목표값 또는 라벨을 의미하며, yT는 입력값 x에 대해 실제로 나오기를 원하는 값입니다. 오차(error)는 손실(loss) 또는 비용(cost)라고도 하며, 오차값이 작을수록 예측을 잘하는 인공신경망입니다. yT=10 E=(y-yT)**2/2 E 3. 역전파 오차 : yE=y-yT yE는 역전파 오차, y는 순전파에 의한 예측값, yT는 목표값 또는 라벨을 나타냅니다. yE의 정확한 의미는 y에 대한 오차 ..
