Neural Networks and Deep Learning

1. Binary Classification binary classification(이진 분류)는 위와 같이 '~이다, ~가 아니다'로 구분하는 것이 예가 될 수 있다. 이미지는 Red, Green, Blue 세 가지의 정보를 담고 있는 세 개의 채널로 구성된다. 그 크기를 표현하면 3 x 64 x 64가 된다.(예시) 이를 input X로 표현하면 12288(곱셈 결과)가 된다. 이것이 곧 차원이 된다. Notation input X는 nx차원에 속하고 정답 레이블(label)인 y는 0 또는 1로 이진 분류된다. training example m을 input과 label의 조합으로 생각하면 X를 m개의 열벡터 x로 구성된 행렬로, Y를 m개의 열벡터 y로 구성된 행렬로 생각할 수 있다. 이에 따라서 ..

1. What is a Nerual Network? Housing Price Prediction size라는 input x를 받아 계산한 결과가 price라는 output y가 되고, 이것을 그래프로 표현한 것이다. input을 output으로 만들어주는 계산 과정이 포함된 부분을 도식화하면 동그라미가 되고, nueron이라고 한다. 위 그래프는 y의 값이 음수가 절대로 될 수 없기 때문에 y값이 전부 0으로 표현되는 수평한부분이 존재한다. 이런 형태의 그래프는 Rectified Linear Unit, ReLU 의 형태다. 지금 당장은 자세히 몰라고 되지만 향후 중요하게 다룰 내용이다. 지금은 single neuron만 존재하는 아주 간단한 형태의 neural network이고, 더 복잡한 NN을 만들기..