[Deep-Special] [Lec1] Week4. Deep Neural Network

📔 [Lec1] Neural Networks & Deep Learning

학습 목표

• Describe the successive block structure of a deep neural network
• Build a deep L-layer neural network
• Analyze matrix and vector dimensions to check neural network implementations
• Use a cache to pass information from forward to back propagation
• Explain the role of hyperparameters in deep learning

 

1. Deep L-layer neural network

• 지금까지 우리는 심층신경망을 구현하기 위한 아이디어를 배웠습니다
• 이번주의 경우 연습 문제를 해결하는데 더 오랜 시간이 걸릴거에요 ^^
• 하지만 과제를 마치고 나면 수료증과 함께... 감동의 물결이 밀려옵니다ㅎㅎ

What is a deep neural network?

딥 뉴럴 네트워크란 무엇인가?

지금까지 신경망으로 Logistic Regression과 2-Layer Neural Network를 배웠습니다. 조금 더 깊게 쌓을 수는 없을까요?? 

• logistic regression
• 1 hidden layer
• 2 hidden layer
• 5 hidden layer

hidden layer를 더 깊게 쌓아 깊은 신경망(Deep Learning)을 구현할 수 있습니다

 

Week4는 구현 과제(Programming)이 핵심이기 때문에 정리노트보다는 구현 과제에 대한 후기를 중점적으로 남겨보도록 하겠습니다!

 

Reference

• Coursera - Neural Networks and Deep Learning

심층 학습