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계산 그래프를 신경망에 적용해봅시다. 신경망을 구성하는 층 각각은 하나의 클래스로 구현됩니다. 이 글에서는 ReLU와 Sigmoid 계층을 구현하도록 하겠습니다. ReLU relu 함수의 수식입니다. 따라서 relu함수의 미분은 아래와 같이 됩니다. 계산 그래프로 함께 보겠습니다. class Relu: def __init__(self): self.mask = None def forward(self, x): self.mask = (x

왜 오차역전파법을 배우나? 오차역전파법은 가중치 매개변수의 기울기를 계산하는 방법입니다. 굳이 수치미분 대신 사용하는 이유는 오차역전파법이 빠르기 때문입니다. 많은 양의 데이터를 다뤄야하므로 조금이라도 빠른 것이 좋겠죠. 오차역전파법은 계산 그래프를 활용하여 구현되어집니다. 그럼 계산 그래프는 무엇일까요? 요런 것입니다. 저 f의 자리에는 +, -, *, exp(x) 등이 들어갈 수 있겠군요! 사용예시를 봅시다. 화살표의 방향으로 진행하는 것이 순전파입니다. 이 계산 그래프의 특징은 뭘까요? 분할정복처럼 국소적 계산을 전파함으로써 최종결과를 얻을 수 있다는 것입니다. 그렇다면 역전파는 순전파의 역방향일 것이고.. 구하고자 하는 것은 기울기이니.. 계산 그래프의 저런 특징이 기울기 또한 구하기 쉽게 만드는..