밑바닥부터 시작하는 딥러닝

가중치의 매개변수의 기울기를 효율적으로 계산하기 위한 방법책에선 계산그래프를 통해 설명하고 있음 (수식을 통한 방법이 아닌,)문제 1현빈 군은 슈퍼에서 1개에 100원인 사과를 2개 샀다. 이때 지불 금액을 구하자. 단, 소비세가 10% 부과된다.계산 그래프를 사용하는

신경망 학습의 목적= 최적화:손실함수의 값을 최소화하는 매개변수를 찾는 것지금까지 최적의 매개변수 값을 찾는 단서로 매개변수의 기울기(미분)를 이용했다. (매개변수의 기울기를 구해 기울어진 방향으로 매개변수 값을 갱신하는 방법을 사용했다.)이것이 확률적 경사 하강법(S

Affine-ReLU(=완전 연결 신경망) Conc-ReLU-(Poolong)3차원 데이터 같이 입체적인 데이터가 흐른다는 점에서 차이데이터의 형상을 무시: 3차원-> 1차원 평탄화 하는 과정에서 공간적 정보(차원 별 정보)가 무시됨(모두 같은 차원으로 취급)합성곱 계