coursera networks and deep learning

Neural Networks and Deep Learning [4주차]

강의 목차 심층신경망 심층 L 레이어 신경망 심층 네트우크에서의 순방향 전파 행렬 차원 계산 방법 왜 심층 표현인가? 심층 신경망의 빌딩 블록 순방향 및 역방향 전파 파라미터 vs 하이퍼파라미터 뇌와 어떤 관련이 있을까? 심층 L 레이어 신경망 로지스틱 회귀는 얕은 모델 뒤로 갈수록 5 hidden layers는 깊은 모델이라고 할 수 있습니다. L = 4 (L: 레이어 수, 레이어 수는 입력층을 제외한 나머지 은닉층 + 출력층) $n^{[l]}$은 layer $l$ 유닛 ex) $n^{[1]}$ = 5 $a^{[l]} = g^{[l]}(z^{[l]})$ $w^{[l]} = z^{[l]}$을 계산하기 위한 가중치 심층 네트워크에서의 순방향 전파 행렬 차원 계산 방법 $z^{[1]} = w^{[1]}*x ..