[패캠환급반] 딥러닝 인강 100% 환급 패스트캠퍼스 챌린지 27일차

2021.10.02 토요일 27일차

 

3-5-1 for Several Samples - Backpropagation with NumPy 1

 

이번 강의는 여러 개의 샘플에 대한 백프로파이게이션을 어떻게 하는지에 대한 강의였다.

백프로파이게이션이란, 역전파라고도 하고 Back Propagation 이라는 뜻이다. 한자로 역전파라고 해도 이해가 잘 되지만, 보통 backprop 이라고 줄여서 많이 쓰이니, 앞으로는 backprop이라고 표기하도록하겠다.

앞의 많은 강의가 그랬지만, 이번 강의도 1, 2로 나뉘어져있는 강의이다.  

지금까지 배웠던 학습과정에서 수식이 전개되는 과정을 다시 한 번 말씀해주시면서, backprop이 어떻게 진행되는지를 알려주셨다. 해당 수식들의 전개 과정에서 직접 전개된 과정의 수식을 알려주셨는데, 그 수식이 어떻게 나왔는가를 하나하나 계산해주시지는 않았지만, 파이썬으로 구현해 print 문을 통해 확인해보면 바로 이해가 될 것이라고 말씀해주셨다.

(내가 파이썬 구현 코드로 이 수식의 전개 과정을 직접 확인해볼지 어쩔지는 잘 모르겠지만.. )

 

아무래도 이 학습 과정이 수학으로 이루어지다보니 구현할 때 수식을 계산해야할 필요가 있다. 이 수식을 계산할 때 파이썬에서는 numpy라는 패키지를 사용한다. 강사님께서 감사하게도 우리가 넘파이를 까먹었을 까봐 넘파이의 덧셈,뺄셈같은 아주 기초적인 연산부터 다시 Review를 통해 정리해주셨다.

 

다음 2강에서 다 배우면 그래도 딥러닝의 전반을 알게될 것 같다.

 

▼패캠 강의 리스트▼

https://bit.ly/37BpXiC

 

*본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성되었습니다.*

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