오류 역전파(Backpropagation) 알고리즘
다층신경망, 입력층, 은닉층, 출력층, 가중치, 경사하강 I. 인공신경망의 가중치 학습 최적화, 역전파 알고리즘의 개요 가. 오류 역전파(Backpropagation) 알고리즘의 정의 - 인공신경망의 출력 값이 원하는 출력과 다를 경우, 가중치를 갱신하여 오차를 최소화 시키도록 반복 수행하여 신경망을 학습시키는 알고리즘 - 특징: 반복수행, 다층신경망, 감독학습, 역방향 계산 II. 오류 역전파 알고리즘의 학습 설명 가. 오류 역전파 알고리즘의 프로세스 - 출력층의 결과를 비교하여 오차가 있을 경우 역전파 하여 은닉층의 가중치를 조정하여 갱신 나. 오류 역전파 알고리즘의 학습절차 단계 특징 설명 1) 피드포워드 가중치 초기화 - 입력층à출력층으로 순전파 수행 2) 오류 역전파 계산 미분(예상값-실제값) ..
2021. 3. 6.