Neural Network Basics: From Logistic Regression To Backpropagation

본 포스트에서는 신경망의 기초를 다룬다. 먼저 Logistic Regression을 다룰 것이고, 이를 학습하기 위한 Gradient Descent 방법을 소개할 것이다. 그리고 이를 확장하여 Multi-layer Neural Network의 parameter를 tuning하기 위한 Backpropagation 알고리즘을 소개할 것이다.

구성

• Logistic Regression
  • Logistic Regression 이론: AND Gate 예제
  • Logistic Regression 실전: And Gate 만들어보기 (Python)
• Multi-Layer Neural Network
  • Multi-Layer Neural Network의 이론: XOR Gate 예제
  • Multi-Layer Neural Network의 이론: XOR Gate 만들어보기 (Python)