Lab 6의 주제는 Neural Network이다.
그 중에서 Fully connected layer를 구현해본다.
이전에 배운 Neural network 에 대해서 잠깐 살펴보고 간다.
Forward Pass
bias는 생략하였고, z와 a 사이에는 sigmoid Activation function이 있다.
마지막 결과a 와 Ground Truth 인 y를 통해 error J를 계산한다.
이후 back propagation을 통해서 parameter를 업데이트 한다.
Fully Connected Layer 구현
Class : FC Layer
Class : Acticvation Layer
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