Sparse Autoencoder의 식에서 궁금한 점이 있습니다.
9:07쯤 Sparse Autoencoder의 식에서 손실함수에 더하는 제약조건이 latent variables의 그래디언트의 놈인거죠? 그래디언트 밑에 x가 있는데 입력 x에 대해 미분한 그래디언트 인가요?
답변 4
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입력값은 업데이트가 되지는 않지만 여러 개의 데이터가 들어오고 그 입력값을 넣어서 h를 만들기 때문에 변수 개념이 맞습니다. 수학적으로 생각해보면 latent variable이 x에 대한 h=f(x)가 되고 x에 대해서 미분해준다는 거니까 h 입장에서 x가 변수가 맞아요😊
numpy의 shape
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