Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 그래프
- dp
- 프로그래머스
- DP알고리즘
- 코테
- 알고리즘
- 다이나믹프로그래밍
- greedy
- solvedac
- 큐
- 코딩테스트
- 그래프탐색
- 문자열
- 정렬
- 반복문
- 그리디알고리즘
- 그리디
- Datastructure
- 문제풀이
- 깊이우선탐색
- 데이터마이닝
- DFS
- 파이썬
- 수학
- PYTHON
- 자료구조
- 너비우선탐색
- 백준
- BFS
- Baekjoon
Archives
- Today
- Total
목록전체 글 (81)
nyunu

강의 출처) 2023-1 숙명여자대학교 소프트웨어학부 강의 "데이터마이닝및분석", 이기용 교수님 " Forward Propagation -> Backward Propagation -> gradient descent " 과정의 반복 1. Forward Propagation 2. Backward Propagation 1) 기본 Concept -> J(w,b) = objective function 을 최소화시키고자 함 2) Weight에 대해 J(w,b) 미분 -> J(w,b) = objective function 를 최소화하는 weight의 값을 찾고자 하는 것 (1) J(w,b) 식을 분할 - 1 (2) J(w,b) 식을 분할 - 2 (3) J(w,b) 식을 분할 - 3 구하려는 델타값의 레이어 == ou..
Data mining
2023. 6. 18. 19:10