바뀜

# <math>y= -x</math>의 미분 -1을 곱한다.

# <math>y= -x</math>의 미분 -1을 곱한다.

이들의 결과는 <math>y^2\exp(-x)</math>인데, <math>y= \frac{1}{1+\exp(-x)}</math>이므로 정리하면 <math>y(1-y)</math>가 된다. 즉, 순전파의 출력 y로부터 역전파를 구하게 되었다.<syntaxhighlight lang="python">

이들의 결과는 <math>y^2\exp(-x)</math>인데, <math>y= \frac{1}{1+\exp(-x)}</math>이므로 정리하면 <math>y(1-y)</math>가 된다.(사실, 그냥 미분을 계산해도 뭐;;) 즉, 순전파의 출력 y로부터 역전파를 구하게 되었다.<syntaxhighlight lang="python">

class Sigmoid:

class Sigmoid:

     def __init__(self):

     def __init__(self):

== affine ==

== affine ==

딥러닝의 중간 층들에선 행렬 계산이 이루어지는데, 이런 행렬의 곱을 affine변환이라 부른다. 때문에 중간 뉴런들에 대한 층은 어파인층이라 부르고, 이들의 역전파를 통해 어파인층 학습도 가능하다.

딥러닝의 중간 층들에선 행렬 계산이 이루어지는데, 이런 행렬의 곱을 affine변환이라 부른다. 때문에 중간 뉴런들에 대한 층은 어파인층이라 부르고, 이들의 역전파를 통해 어파인층 학습도 가능하다.