https://www.coursera.org/learn/machine-learning/lecture/gFpiW/multiclass-classificationhttps://www.coursera.org/learn/machine-learning/lecture/OAOhO/non-linear-hypotheses

Non-linear Hypotheses

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/lecture/ka3jK/model-representation-i

neural networks Model Representation I

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3층구조로 되어있다. 첫번째는 input layer, 두번째는 hidden layer, 마지막은 output layer가 된다. 

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우측 상단 내용은 superscript는 몇번째 layer인지를 알려준다. subscript는 몇번째 unit인지 알려준다는 이야기이다.

그림 하단의 내용은 현layer의 unit 수 * (전단계unit수+1) 의 dimension의 matrix가 된다는 이야기이다. 

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/supplement/Bln5m/model-representation-i

Model Representation I

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https://www.coursera.org/learn/machine-learning/lecture/Hw3VK/model-representation-ii

neural networks  Model Representation II

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위의 그림은 복잡한 수식을 좀 정리해서 보여준다.

a의 경우는 g(z()) 이라고 축약해서 보여준다. 즉 features x값과 쎄타값을 곱한 결과를 g()에 넣어 계산해서 나온 결과를 a 2라고 한다. 다시 이 a 2를 쎄타2와 곱한다. 곱해서 얻을 결과를 g()에 넣어 나온결과를 a 3라고 한다.  위의 그림에서 a 3는 최종결과이며 h쎄타() 이다. 

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neural networks 에서 마지막 부분만을 잘라서 본다면 이는 logistic regression 과 동일하다, 위의 그림 참조

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여러겹의 hidden layer가 추가된 예시를 보여준다.

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/supplement/YlEVx/model-representation-ii

neural networks Model Representation II

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https://www.coursera.org/learn/machine-learning/lecture/rBZmG/examples-and-intuitions-i

neural networks Examples and Intuitions I

인공신경망으로 xor 논리 연산을 구현 하는 방법

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g() 는 sigmoid funciton이고 공식은 아래와 같다

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e -4 거듭 제곱의 값은 0.01832 이고 1/1+0.01832 은 0.99 이다. 결론적으로 z 가 4인 경우 0.99 가 된다는 의미이다. 위위그림의 4.0를 기준점으로 정한이유.

or 논리연산을 인공신경망으로 구현한 예시는 아래와 같다.

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https://www.coursera.org/learn/machine-learning/supplement/kivO9/examples-and-intuitions-i

neural networks Examples and Intuitions I

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https://www.coursera.org/learn/machine-learning/lecture/solUx/examples-and-intuitions-ii

neural networks Examples and Intuitions II

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위 그림은 이미 공부한 두개의 unit을 하나로 합쳐서 좀더 복잡한 논리 연산을 구현한 것을 보여준다. 

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/supplement/5iqtV/examples-and-intuitions-ii

neural networks  Examples and Intuitions II

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https://www.coursera.org/learn/machine-learning/lecture/gFpiW/multiclass-classification

Multiclass Classification

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/supplement/xSUml/multiclass-classification

Multiclass Classification

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