Relu를 사용한 DL, 결과값 상수로 예측됨
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안녕하세요, 강의 정말 잘 들었습니다.
댓글로 문의드린 사항으로, 알려주신 메일에 제가 학습한 파일을 보내드렸는데 혹시 확인이 되셨을까요?
초기값과 입력값을 여러번 수정해봤는데 동일하네요. 이 문제 원인을 파악하면 DL을 좀 더 이해하는데 오히려 많은 도움이 될 것으로 기대합니다. 감사합니다.
回答 3
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깊게 쌓기 강의에서 output이라는 것이 물리적으로 어떤 의미를 갖는지 잘 모르겠습니다.
행렬로 계산하는 이유는 함수의 형태를 모르니 여러 다항식의 형태로 예측해보기 위함으로 이해되는데,
output1, output2 ...의 형태로 여러개 만들어 y_p를 도출하는 것과, 바로 y_p=W1X+B1로 y_p를 도출하는 것은 어떤 차이가있나요?
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와! 질문 감사해요!
결과만 놓고보면 차이가 없습니다
단 계산의 차이가 있습니다
선형대수에서 위 계산을 쉽고 빠르게 계산하기 위해 행렬을 도입한 것입니다
또한 이 행렬연산이 바로 그래픽카드의 핵심이고 그 이유로 딥러닝하면 높은 그레픽카드를 요구하는 이유입니다
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
논의하신 내용은 강의 내용에 대한 구체적인 학습 문제로 보입니다. 이와 관련하여 직접적인 해결책이나 도움을 드리는 것은 어렵습니다. 각 강의 페이지 내 댓글 혹은 Q&A 섹션을 통해 질문을 남기시거나, 강의 제공자 혹은 해당 플랫폼을 통한 공식 문의 경로를 이용해 직접 문의해 보시는 것이 가장 확실한 방법이 될 것입니다. 프로그래밍 학습에서 발생하는 구체적인 문제는 때로는 자세한 코드 리뷰나, 문제의 본질을 정확히 이해하는 것이 필요할 수 있기 때문입니다. 감사합니다.
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