브로드캐스팅

[TIL] 210331 - Deep LearniNg (~C1W2L15)

이 글은... Andrew Ng 교수의 Deep Learning 강좌 C1W2L15 까지의 내용을 정리한 것이다. 로지스틱 회귀의 경사 계산을 벡터화해보고 NumPy의 브로드캐스팅 원리를 파악한다. 내용 요약 로지스틱 회귀의 경사 계산을 벡터화 하기 이전에 for 문을 이용한 경사 계산 pseudo 코드를 아래와 같이 적었었다. J = 0 dw_1 = 0 dw_2 = 0 b = 0 for i = 1 to m: z[i] = w_t * x[i] + b a[i] = sigmoid(z[i]) J += -(y_1 * log(a[i]) + (1 - y[i]) * log(1 - a[i])) dz[i] = a[i] - y[i] # 이곳에 for문 들어가게됨 dw_1 += x_1[i] * dz[i] dw_2 += x_2..