단계별 Backpropagation 알아보기

A Step by Step Backpropagation Example

참조 : https://mattmazur.com/2015/03/17/a-step-by-step-backpropagation-example/

1. Backpropagation의 배경

Backpropagation은 뉴럴 네트워크를 학습시키기 위한 가장 일반적인 방법이다.

이 글에서는 이것이 어떻게 작동되어지는지 Backpropagation이 정확히 이해해보자.

2. Backpropagation Python Code
Python Script를 다운로드 받고 어떻게 구현하였는지에대해 설명이 적혀있다.

3. Backpropagation 시각화
Backpropagation이 어떠한 원리로 작동하는지에 대해 시각화를 제공한다. Neral Network visualization
각 논리 게이트의 종류에 따른 학습의 진행을 확인 가능하다.

4. 추가 정보
이 예제에서 유용한점을 찾게된다면 계속해서 뉴럴 네트워크 학습을 너희들의 어플리케이션에 사용가능하고, Adrian Rosebrock의 Deep Learning 과 python을 추천한다는데.. 어려워보이내

5.미리 보기
이번 튜토리얼에서는 2개 입력값, 2개 hidden layor, 2개 출력값.
추가적으로 hidden layor와 output은 bias 추가하여 계산한다. 

Here’s the basic structure:

6.