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개발자를 위한 필수 수학
book

개발자를 위한 필수 수학

by 토머스 닐드, 박해선
June 2024
Beginner to intermediate
352 pages
9h 29m
Korean
Hanbit Media, Inc.
Content preview from 개발자를 위한 필수 수학
276
개발자를 위한 필수 수학
이러한 그레이디언트를 사용해
W
1
,
W
2
,
B
1
,
B
2
에 대한 비용 함수
C
의 기울기를 계산합니다.
자동 미분
연쇄 법칙과 심파이와 같은 기호 라이브러리를 사용해도 편도함수를 계산하는 일은 여전히 지
루합니다. 그래서 구글에서 만든
JAX
라이브러리 (
https
://
oreil
.
ly
/
N96Pk
)와 같은 차별화된
프로그래밍 라이브러리가 등장했습니다.
9
행렬에 포함된 파라미터에 대한 도함수를 계산할 수
있다는 점을 제외하면 넘파이와 거의 동일합니다.
자동 미분에 대해 자세히 알아보려면 다음 유튜브 동영상 (
https
://
youtu
.
be
/
wG
_
nF1awSSY
)
참조하세요.
7.3.2
확률적 경사 하강법
이제 확률적 경사 하강법을 수행하기 위해 연쇄 법칙을 통합할 준비가 되었습니다. 간단하게
작업하기 위해 반복할 때마다 하나의 훈련 레코드만 사용합니다. 배치와 미니배치 경사 하강법
은 신경망과 딥러닝에서 일반적으로 사용되지만, 선형대수학과 미적분으로 구현하는 입장에서
는 반복당 하나의 샘플만 처리해도 충분합니다.
[예제
7
-
11
]은 역전파와 확률적 경사 하강법을 사용하는 신경망의 전체 구현입니다.
예제
7-11
확률적 경사 하강법을 사용해 신경망 구현하기
import
numpy
as
np
import
pandas
as
pd
from
sklearn.model_selection ...
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ISBN: 9791169212502