확률 벡터 (Softmax 변환) overflow 대책 증명 ( 인공지능 기초 #5-2)
2020/09/16 - [Study/인공지능] - 3층 인공신경망 ( 퍼셉트론과 활성화 함수의 결합 ) ( 인공지능 기초 #5-1) 2020/09/15 - [Study/인공지능] - Heaviside 함수 Sigmoid함수 ReLU 함수, 신경망과 활성화 함수 ( 인공지능 기초 #4 ) 확률 벡터는 단순하게 확률을 벡터로 표현한 것이다. 중요한점은 1. 확률은 음수가 없다는 점. 2. 모든 확률을 더하면 1이 나온다는 점 이다. 일반적인 벡터는 음수일 수도 있고, 다 더했을때 1이 되지 않을수도 있다. 이러한 벡터를 양수이며 다 더하면 1이 되도록 바꾸어 주는 것이 Softmax 변환 이다. ( 확률벡터로 변환시켜주기 ) 방법으로는 (a1,a2,a3 ,...,an) 이 있을 때 1. 양수로 만들기 e^x..
Study/인공지능
2020. 9. 17. 00:17