728x90 신경망1 신경망 모델의 구체적인 수식 | 선형대수학 선형대수학은 신경망(Neural Network) 모델에서 매우 중요한 역할을 하며, 데이터의 변환과 연산을 효율적으로 처리하는 데 사용됩니다. 특히 행렬과 벡터 연산을 통해 입력 데이터를 변환하고, 가중치와 편향을 적용하여 예측 값을 계산합니다. 신경망의 각 층에서 행렬 곱셈과 같은 선형대수학적 연산이 이루어지며, 이를 기반으로 모델이 학습하고 최적화됩니다. 이 글에서는 신경망 모델에서 선형대수학이 어떻게 구체적으로 사용되는지에 대해 수식을 통해 살펴보겠습니다.신경망 모델에서 선형대수학의 역할신경망 모델은 다수의 입력 데이터를 행렬로 표현하여, 각 층에서 가중치 행렬과 연산을 수행함으로써 최종 출력을 계산합니다. 이 과정에서 입력 데이터, 가중치, 편향은 모두 행렬이나 벡터로 표현되며, 이들 간의 연산을.. 2024. 11. 1. 이전 1 다음 728x90
