50+ days of Machine Learning

 안녕하세요! 오늘은 Day 26입니다! 오늘 공부했던 것은 딥러닝 by Andrew Ng 딥러닝 specialization은 course 5가지 포함한다 오늘은 Neural networks and deep learning부터 시작했다 딥러닝과 신경망 지식을 더 깊게 넓히기 위해 한번 해 보자고 했다 그중, 첫 번째 course는 딥러닝 기초 지식에 대한 내용이 나오는데 재미있다 오늘 다 할 수 없었는데 내용이 많고 programming assignment도 자세히 해 봤다.  내용을 요약하자면 neural net 직접 만들어 봐야 하는 내용이며 forward pass, backward pass, activation 함수 계산 등을 다 포함한다 week 4의 programming assignment은 시작부터 끝까지 신경망 모델 만들어야 하는데 내일 도전해 보겠다 이전에 다음 사진과 같은 내용이다 단순 sigmoid 함수 만듦 activation 함수 derivative 계산 (backprop 위하여) 수학을 통해 forward prop 어떻게 되는지 설명하셨다 각 레이어 activation, weights, bias, and cache (backprop 할 때 필요함) backprop은 반대 방향으로 간다 이건 어렵긴 한데 굉장히 재미있다. 아까 말씀드렸는데 week 4의 programming assignment은 시작부터 끝까지, 위에 사진 따라 신경망 모델을 만들어야 하는 것이라 기대된다!!! 이런 것은 기억에 두면 직접 할 수 있으면 신경망에 대해 잘 알겠다고 믿고 있다.  기초 지식을 굉장히 중요하다! 오늘은 여기까지입니다! 내일 뵐게요!