모두의 딥러닝 개정 4판: 1.3.7 로그와 로그 함수 _4

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모두의 딥러닝 개정 4판

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Home 첫째 마당 딥러닝 시작을 위한 준비 운동 1장 해 보자! 딥러닝 1 인공지능? 머신 러닝? 딥러닝? 2 딥러닝 실행을 위해 필요한 세 가지 3 구글 코랩 실행하기 2장 딥러닝의 핵심 미리 보기 1 미지의 일을 예측하는 원리 2 딥러닝 코드 실행해 보기 3 딥러닝 개괄하기 4 이제부터가 진짜 딥러닝? 3장 딥러닝을 위한 기초 수학 1 일차 함수, 기울기와 y 절편 2 이차 함수와 최솟값 3 미분, 순간 변화율과 기울기 4 편미분 5 지수와 지수 함수 6 시그모이드 함수 7 로그와 로그 함수 둘째 마당 예측 모델의 기본 원리 4장 가장 훌륭한 예측선 1 선형 회귀의 정의 2 가장 훌륭한 예측선이란? 3 최소 제곱법 4 파이썬 코딩으로 확인하는 최소 제곱 5 평균 제곱 오차 6 파이썬 코딩으로 확인하는 평균 제곱 오차 5장 선형 회귀 모델: 먼저 긋고 수정하기 1 경사 하강법의 개요 2 파이썬 코딩으로 확인하는 선형 회귀 3 다중 선형 회귀의 개요 4 파이썬 코딩으로 확인하는 다중 선형 회귀 5 텐서플로에서 실행하는 선형 회귀, 다중 선형 회귀 모델 6장 로지스틱 회귀 모델: 참 거짓 판단하기 1 로지스틱 회귀의 정의 2 시그모이드 함수 3 오차 공식 4 로그 함수 5 텐서플로에서 실행하는 로지스틱 회귀 모델 셋째 마당 딥러닝의 시작, 신경망 7장 퍼셉트론과 인공지능의 시작 1 인공지능의 시작을 알린 퍼셉트론 2 퍼셉트론의 과제 3 XOR 문제 8장 다층 퍼셉트론 1 다층 퍼셉트론의 등장 2 다층 퍼셉트론의 설계 3 XOR 문제의 해결 4 코딩으로 XOR 문제 해결하기 9장 오차 역전파에서 딥러닝으로 1 딥러닝의 태동, 오차 역전파 2 기울기 소실 문제와 활성화 함수 3 속도와 정확도 문제를 해결하는 고급 경사 하강법

3 | 2의 그래프를 x축 오른쪽 방향으로 1만큼 평행 이동

그림 3-12 | y = -log_a(1-x) 그래프

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