coursera deep learning 2주차

Neural Networks and Deep Learning [2주차]

강의 목차 신경망으로서의 로지스틱 회귀 파이썬과 벡터화 1. 신경망으로서의 로지스틱 회귀 신경망을 구현할 때 중요한 몇 가지 기술 m개의 훈련 예제를 가진 훈련 세트가 있을 때 훈련 예제에 대해 for문을 돌리며 하나씩 훈련 세트를 처리해 왔을 것 하지만 신경망을 구현할 때 전체 훈련 세트를 for문 없이 처리해야함 순전파, 역전파 로지스틱 회귀 : 이진 분류를 위한 알고리즘 비용 함수 손실 함수(loss function)는 학습 모델(머신러닝 등)의 예측값(ŷ)이 실젯값(y)과의 차이 정도를 수치로 나타내는 함수 비용 함수(cost function)는 모든 입력에 대해 계산한 손실 함수의 평균값으로 계산 수식으로 나타내면 이렇습니다. 또한 로지스틱 회귀는 아주 작은 신경망으로도 볼 수 있다고 합니다...