연쇄법칙은 인공 신경망 분야에서 중요한 개념이며, 특히 예측 출력과 원하는 출력 간의 오차를 최소화하기 위해 네트워크의 가중치와 편향을 조정하는 과정인 역전파와 관련하여 중요합니다. 연쇄법칙은 복합 함수의 미분 계산을 허용하는 수학적 기법입니다. ANN의 맥락에서 가중치 및 편향과 관련하여 오류의 미분을 계산할 수 있습니다.
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연쇄법칙의 특징
인공신경망을 훈련시킬 때 예측된 출력과 원하는 출력을 비교하여 오차를 계산하고 가중치와 편향에 대한 오차의 기울기를 계산합니다. 그런 다음 이러한 그래디언트는 오차를 최소화하기 위해 그래디언트의 반대 방향으로 가중치와 편향을 업데이트하는 데 사용됩니다.
연쇄법칙은 역전파에서 다중 계층의 경우 가중치 및 편향에 대한 오차의 기울기를 계산하는 데 사용됩니다. 연쇄 법칙에 따르면 합성 함수의 도함수는 개별 함수의 도함수의 곱입니다. 즉, 계산을 여러 개의 더 간단한 계산으로 분해하여 각 레이어의 가중치와 편향에 대한 오차의 기울기를 계산할 수 있습니다.
연쇄법칙은 출력 레이어에서 시작하여 입력 레이어를 향해 거꾸로 작업하면서 각 레이어의 가중치 및 편향과 관련하여 오류의 기울기를 계산하는 데 사용됩니다. 연쇄법칙을 사용하면 다음 레이어의 입력에 대한 레이어 출력의 도함수와 해당 레이어의 출력으로.
요약하면, 연쇄법칙은 인공 신경망 분야에서 중요한 개념이며, 특히 역전파(backpropagation)에 있어서는 네트워크의 가중치와 편향을 조정하여 예측 출력과 예측된 출력 사이의 오차를 최소화하는 과정입니다. 복합 함수의 도함수 계산을 허용하는 수학적 기법이며 계산을 여러 개의 간단한 계산으로 분해하여 각 계층의 가중치 및 편향에 대한 오차의 기울기를 계산하는 데 사용됩니다.
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