Chain Rule 이란?
In the field of AI, the chain rule typically refers to the mathematical concept used in backpropagation, which is a common algorithm for training neural networks. The chain rule allows for the computation of gradients or derivatives of complex functions by decomposing them into a series of simpler functions.
AI 분야에서 chain rule은 일반적으로 역전파(backpropagation)에서 사용되는 수학적 개념을 의미합니다. chain rule은 복잡한 함수를 간단한 함수들의 연쇄로 분해하여 기울기(gradient) 또는 도함수(derivative)를 계산할 수 있게 해줍니다.
In the context of neural networks, the chain rule is employed to calculate the gradients of the loss function with respect to the weights and biases of the network. During the training process, the chain rule allows the network to update its parameters by propagating the error gradients backwards through the layers of the network.
신경망의 경우, chain rule은 네트워크의 가중치와 편향에 대한 손실 함수의 기울기를 계산하는 데 사용됩니다. 훈련 과정에서 chain rule을 이용하여 오류 기울기를 네트워크의 각 층을 거슬러 역방향으로 전파하여 네트워크의 매개변수를 업데이트할 수 있습니다.
By applying the chain rule, neural networks can efficiently compute the gradients needed to adjust the weights and biases, optimizing the network's performance and enabling it to learn from data. The chain rule plays a crucial role in the training process of neural networks and is a fundamental concept in the field of AI.
chain rule을 적용함으로써 신경망은 가중치와 편향을 조정하기 위해 필요한 기울기를 효율적으로 계산할 수 있습니다. 이를 통해 신경망은 데이터로부터 학습하고 성능을 최적화할 수 있습니다. chain rule은 신경망의 훈련 과정에서 중요한 역할을 하며, AI 분야에서 기본적인 개념 중 하나입니다.
Chain Rule 은 한국에서는 연쇄 법칙이라고도 한다.
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