행렬곱에 대해서 간단하게 알아보겠습니다.
행렬곱
= 점곱
= 내적
(2x2) · (2x2) => 행렬의 결과는 2x2
2) (2 이것이 같아야 행렬곱이 이루어진다
(3x5) · (5x4) => 행렬의 결과는 3x4
(2x1) · (2x2) => 연산 불가
신경망에서 내적을 사용한 표현
(2x2) · (2x1) => (2x1)
신경망의 입력값과 가중치의 계산을 행렬곱으로 축약해서 아래처럼 표현합니다.
행렬계산은 순서를 바꾸면안됩니다.
X = W · I
O = sigmoid(X)
신경망에서 신호를 전달하는연산은 행렬곱을 통해 표현할 수 있습니다.
행렬곱을 활용하면 그 크기에 상관없이 신경망을 간결하게 표현할 수 있습니다.
또 행렬연산을 도와주는 라이브러리를 사용할 수 있습니다.
'NN' 카테고리의 다른 글
순전파 (Forward Propagation) (0) | 2023.02.06 |
---|---|
뉴런과 인공지능 (0) | 2023.02.02 |
분류자의 여러 개 필요성(XOR 문제) (0) | 2023.01.27 |
분류(Classification) (1) | 2023.01.18 |
예측(Regression) (0) | 2023.01.16 |