딥러닝 1단계 <신경망 네트워크의 구성 알아보기>

<신경망 네트워크의 구성 알아보기>

https://www.edwith.org/deeplearningai1/lecture/34820/

[LECTURE] 신경망 네트워크의 구성 알아보기 : edwith

- 입력층, 은닉층, 출력층

- 은닉층의 실제값은 훈련 세트에 기록되어 있지 않음(입력값과 출력값만)

- 은닉의 의미는 훈련 세트에서 볼 수 없다는 것

- a는 활성값을 의미하고 신경망의 층들이 다음 층으로 전달해주는 값을 의미

- 입력층은 X를 은닉층으로 전달

- a^[0]은 입력층의 활성값

- 은닉층은 활성값 a^[1]을 만듦(첫 번째 노드는 a_1^[1], 두 번째 노드는 a_2^[1]를 만듦)

- 따라서 a^[1]은 4차원 벡터, (1, 4) 행렬, 열 벡터

- 출력층은 실수값 a^[2] 만듦

 

- 신경망의 층을 셀 때 입력층은 세지 않음(은닉층이 첫 번째 층, 출력층이 두 번째 층)

- 표기관례에서 입력층은 0번째 층