4:30 1/2이 평균을 취하기 위해서가 맞나요? 평균을 취하고싶으면 1/2이 아니라 1/m이 되어야 하는것같습니다. 제 짧은 지식으로는 미분할 때 식이 복잡해지는걸 막기 위해서 1/2을 곱해주는 걸로 알고 있는데 혹시 아닌가요? 저처럼 잘 모르는 사람들이 들으면상당히 헷갈릴거같습니다. 혹시 확실하게 아시는 분 계시면 대댓으로좀 알려주세요 ...ㅜ
말씀하신대로 미분 시에 계수를 없애기 위함이 맞는 듯 합니다. 사실 1/m 를 나누든 1/2를 나누든 크게 상관없습니다. 얼마만큼의 크기로 파라미터를 갱신할지에 대해서는 사용자가 정의할 수 있기 때문입니다. learning rate 처럼요. 따라서 MSE의 정의에는 1/m 이 들어가는 것이 맞습니다. 하지만 파라미터를 갱신할 때 쓰는 cost function은 계수가 1/2이든 1/m 이든 1이든 상관 없을 듯 합니다!
04:20 교수님 이 슬라이드에서 언급하신 t가 실제 y값이라고 하셨는데 그럼 이 t값이 전슬라이드에 있는 출력층 t값들과 다른게 맞나요..?? 전슬라이드 기준 출력값t에서 활성함수를 거친 o값이 예측값이라고 봤을때 전 슬라이드와 이 슬라이드의 t가 다르다는 생각이 들어 질문 남깁니다!!
![김성범[ 교수 / 산업경영공학부 ]](http://yt3.ggpht.com/ytc/AIdro_mWwhQeGQPwIyBiV88b5htY6vhPJfUXlhO1TKC6ur0wnA=s48-c-k-c0x00ffffff-no-rj)
![[핵심 머신러닝 ]뉴럴네트워크모델 1 (구조, 비용함수, 경사하강법)](http://i.ytimg.com/vi/YIgLpsJ-1J4/mqdefault.jpg)
![[핵심 머신러닝 ]뉴럴네트워크모델 1 (구조, 비용함수, 경사하강법)](/img/tr.png)
![[핵심 머신러닝] 머신러닝 및 인공지능 개요](http://i.ytimg.com/vi/pFyFHUmxgu0/mqdefault.jpg)
![[핵심 머신러닝] Deep Neural Networks and Convolutional Neural Networks](http://i.ytimg.com/vi/4AuCBqPvmcc/mqdefault.jpg)
![YoungBoy Never Broke Again - Missing Everything [Official Video]](http://i.ytimg.com/vi/dTYeMZGzOzw/mqdefault.jpg)
진짜 너무 좋은 강의입니다. neural network 나 deep-learning이 여러 기술에서 활용되고 있어 컴퓨터나 ai 관련 학과는 아니지만 공부하고 있는데, 비전공자에게 큰 도움이 되는 강의입니다. 양질의 강의를 올려주셔서 감사합니다!
도움이 되셨다니 다행입니다. 감사합니다!
너무 좋은 강의 감사드립니다!
와우...제가 본 설명중에서 최고라고 생각합니다. 정말 감사합니다. 강추!!!
감사합니다~
딥러닝 공부를 막 시작한 반도체 업계 청년 입니다 ^^;
역전파 부분이 이해가 어려웠는데 친절한 설명 감사드립니다 교수님!
감사합니다!
교수님, 감사합니다!!
좀전 질문에 답주셨던 내용이 여기에 있었네요. 도움에 감사드립니다!!!
^^*
이게 역전파구나...ㅠㅠ 감사합니다. 교수님
I watched them all~~ Now I understand what the neural net model is~ Thanks
Thank you for watching my lecture and your kind message!
이번 강의도 정말 좋은 강의 감사합니다.
팡팡시티 감사합니다!
4:30 1/2이 평균을 취하기 위해서가 맞나요? 평균을 취하고싶으면 1/2이 아니라 1/m이 되어야 하는것같습니다. 제 짧은 지식으로는 미분할 때 식이 복잡해지는걸 막기 위해서 1/2을 곱해주는 걸로 알고 있는데 혹시 아닌가요? 저처럼 잘 모르는 사람들이 들으면상당히 헷갈릴거같습니다. 혹시 확실하게 아시는 분 계시면 대댓으로좀 알려주세요 ...ㅜ
말씀하신대로 미분 시에 계수를 없애기 위함이 맞는 듯 합니다. 사실 1/m 를 나누든 1/2를 나누든 크게 상관없습니다. 얼마만큼의 크기로 파라미터를 갱신할지에 대해서는 사용자가 정의할 수 있기 때문입니다. learning rate 처럼요.
따라서 MSE의 정의에는 1/m 이 들어가는 것이 맞습니다. 하지만 파라미터를 갱신할 때 쓰는 cost function은 계수가 1/2이든 1/m 이든 1이든 상관 없을 듯 합니다!
04:20 교수님 이 슬라이드에서 언급하신 t가 실제 y값이라고 하셨는데 그럼 이 t값이 전슬라이드에 있는 출력층 t값들과 다른게 맞나요..?? 전슬라이드 기준 출력값t에서 활성함수를 거친 o값이 예측값이라고 봤을때 전 슬라이드와 이 슬라이드의 t가 다르다는 생각이 들어 질문 남깁니다!!