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'''역전파'''(Backpropagation)는 먼저 계산 결과와 정답의 오차를 구해 이 오차에 관여하는 값들의 가증치를 수정하여 오차가 작아지는 방향으로 일정 횟수를 반복해 수정하는 방법이다. '''오차역전파''' 또는 '''오류역전파'''라고도 불린다.<ref>eccjang, 〈[http://www.incodom.kr/%EA%B8%B0%EA%B3%84%ED%95%99%EC%8A%B5/%EC%98%A4%EC%B0%A8%EC%97%AD%EC%A0%84%ED%8C%8C 오차역전파]〉, 《인코덤》, 2019-01-07</ref>
 
'''역전파'''(Backpropagation)는 먼저 계산 결과와 정답의 오차를 구해 이 오차에 관여하는 값들의 가증치를 수정하여 오차가 작아지는 방향으로 일정 횟수를 반복해 수정하는 방법이다. '''오차역전파''' 또는 '''오류역전파'''라고도 불린다.<ref>eccjang, 〈[http://www.incodom.kr/%EA%B8%B0%EA%B3%84%ED%95%99%EC%8A%B5/%EC%98%A4%EC%B0%A8%EC%97%AD%EC%A0%84%ED%8C%8C 오차역전파]〉, 《인코덤》, 2019-01-07</ref>
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==개요==
 
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역전파 알고리즘은 사슬 규칙을 이용하는 기울기 기반 최적화 알고리즘에 따라 인공신경망(ANN)을 효율적으로 훈련시키는 데 사용되는 방법이다. 이 역전파의 주요 특징은 학습 중인 작업을 수행할 수 있을 때까지 네트워크를 개선하기 위해 가중치 업데이트를 계산하는 반복적이고 재귀적이며 효율적인 방법이다. 역전파는 네트워크 설계 시 활성화 함수의 파생물을 알아야 한다. 자동 미분은 파생물을 훈련 알고리즘에 자동 및 분석적으로 제공할 수 있는 기술이다.<ref>〈[https://en.wikipedia.org/wiki/Backpropagation Backpropagation]〉, 《위키피디아》</ref>
  
 
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* eccjang, 〈[http://www.incodom.kr/%EA%B8%B0%EA%B3%84%ED%95%99%EC%8A%B5/%EC%98%A4%EC%B0%A8%EC%97%AD%EC%A0%84%ED%8C%8C 오차역전파]〉, 《인코덤》, 2019-01-07
 
* eccjang, 〈[http://www.incodom.kr/%EA%B8%B0%EA%B3%84%ED%95%99%EC%8A%B5/%EC%98%A4%EC%B0%A8%EC%97%AD%EC%A0%84%ED%8C%8C 오차역전파]〉, 《인코덤》, 2019-01-07
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* 〈[https://en.wikipedia.org/wiki/Backpropagation Backpropagation]〉, 《위키피디아》
  
 
==같이 보기==
 
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2019년 9월 24일 (화) 11:12 판

역전파(Backpropagation)는 먼저 계산 결과와 정답의 오차를 구해 이 오차에 관여하는 값들의 가증치를 수정하여 오차가 작아지는 방향으로 일정 횟수를 반복해 수정하는 방법이다. 오차역전파 또는 오류역전파라고도 불린다.[1]

개요

역전파 알고리즘은 사슬 규칙을 이용하는 기울기 기반 최적화 알고리즘에 따라 인공신경망(ANN)을 효율적으로 훈련시키는 데 사용되는 방법이다. 이 역전파의 주요 특징은 학습 중인 작업을 수행할 수 있을 때까지 네트워크를 개선하기 위해 가중치 업데이트를 계산하는 반복적이고 재귀적이며 효율적인 방법이다. 역전파는 네트워크 설계 시 활성화 함수의 파생물을 알아야 한다. 자동 미분은 파생물을 훈련 알고리즘에 자동 및 분석적으로 제공할 수 있는 기술이다.[2]

각주

  1. eccjang, 〈오차역전파〉, 《인코덤》, 2019-01-07
  2. Backpropagation〉, 《위키피디아》

참고자료

같이 보기

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