[텐서플로2 딥러닝] 노드 학습 (역전파 - back propagation)

[@PeterHyun]

딥러닝을 처음 시작하는 직장인입니다. 가려운 부분을 딱 찾아내는 강의 덕분에 많은 배우고 있습니다. 고만습니다.

[@heedererroger9324]

추상적인 개념들을 실증적으로 잘 보여주셨네요. 도움 많이 받고 있습니다. 고맙습니다.

[@홍기영-b7u]

민석썜 2:10 초에 4개의 "인풋값을 넣었으니까" 라는 말이 있는데요, 이 인풋값이 입력변수 값을 말하는건가요?? 그렇다면,, 가중치가 1,1 으로 두개잖아요 두개라느건 입력변수가 2개라는 의미 아닌가요 용어가 너무 헷갈려서 쥐가 납니다ㅠ

[@TheEasyoung]

인풋값은 x이고 변수는 노드 안의 가중치(weight)를 의미해요.

[@홍기영-b7u]

@@TheEasyoung 답변감사합니다`!!

[@fitriwabula5237]

oppa, i need english subtitle

[@TheEasyoung]

Here is eng version video link. kzbin.info/www/bejne/iKG0gpWDhsdrp6s

[@fitriwabula5237]

thank you😁

[@이정준-l5n]

안녕하세요! 민석님! 혹시 dW, db = t.gradient(current_loss, [self.w, self.b]) 에서... w는 입력받은 0 과 1 의 두숫자 각각에 대한 가중치 '행렬'인거죠..? 그럼 위 코드는 w1 , w2 에 대한 편미분이라고 봐도 될까요??

[@TheEasyoung]

넵 맞습니다. 감사합니다.

[@이정준-l5n]

@@TheEasyoung 그렇군요..감사합니다!

[@CGoni]

간단하고 알기쉽게 설명해 주셔서 이해하는데 정말 많은 도움이 되었습니다. 그런데 learning rate 는 뭔가요?

[@TheEasyoung]

학습률이라고 하는데요, 학습 시 학습률이 너무 작으면 학습이 오래 걸리고, 너무 크면 학습이 안됩니다. kzbin.info/www/bejne/g6jElYRtac54Y80 영상의 9:28 보시면 이해가 쉽게 되실것 같습니다.