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Vectorizing Across Multiple Examples (C1W3L04)
- 여러 훈련 샘플을 벡터화 하여 한번에 처리하기
- 지난 시간에는 하나의 샘플에 대해 신경망 출력을 구하는 과정을 보았으나 이번에는 훈련 셋 전체를 한번에 하는 과정을보자.
- 벡터화처리하지 않는다면 모든 훈련 샘플에 대해서 반복문을 통해서 계산하여야 함.
- 길이가 n_x인 벡터 x^i를 수평 방향으로 쌓아 n_x x m 크기의 훈련셋 X를 준비함.
- 가중치 행렬과 훈련셋 X를 점곱 -> +편향 -> 시그모이드를 적용하여 활성 출력을 구한다.
- A의 행은 #번째 은닉 유닛의 결과, 열은 #번째 훈련 샘플에 대한 결과
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