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[ディープラーニング専門家コースDL1301]ディープラーニングネットワークの演算

[理論講義] Lecture.2-1: Dense Layers

affine function에 대해서(+추가질문)

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ydh001204ydh3436

投稿した質問数 7

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챕터1의 ppt 10p에 x1,x2,x3들이 각각 fx를 통과한 g(x1*w+b), g(x2*w+b) 이런 식으로 다음 각각 Activation function을 통과하는 것으로 나타내져 있는데 제가 알기론 g((x1*w +b)+(x2*w+b)+(x3*w+b))이렇게 다 더해진 값이 activation 을 통과하는 걸로 알고 있어서 뭐가 맞는건가요?

다른 질문이 생겼는데 질문 작성이 금지되어서 여기에다가 작성드립니다 강의자료 2단원 8페이지에서는 a벡터가 1xL1의 차원에 있다고 나오는데 그 다음 페이지 9페이지에서는 첫번째 레이어의 a벡터의 "트랜스포즈"가 1xL1차원에 있다고 나와있어서요

그러면 a벡터는 행벡터인가요 열벡터인가요

 

딥러닝 인공신경망 tensorflow

回答 1

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asdfghjkl13551941

어디서 그 자료가 나와있나요?

PPT대로 각 x_i w + b가 처리된 뒤에 activation을 지나는 것이 맞습니다

run.py 실행하니 아예 전체다 돌아가요 코드가

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run.py 실행시키면, 자동으로 바로 경제 지표 데이터를 수집해요

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