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[딥러닝 전문가 과정 DL1231] Backpropagation과 야코비안 행렬

Linear Regression 구현(n Features)

W = np.random.uniform(-3,3,(n_features,1))

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안녕하세요 강사님~
강의 너무 재미있게 보고있습니다.

np.random.uniform(-3, 3, (n_features, 1))

이것은 weight를 row 백터로 만드는 코드라인이 아닌가요?

(n_features 개의 row 생성)

컬럼 백터로 설명을 하신 부분을 들었습니다.

혹시 추가 설명을 들을 수 있을까요?

 

추가1. 혹시 첨부 링크처럼
편의를 위해서 W를 row vector로 하신건가요?
링크

답변 1

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴이에요.

네, 맞습니다. np.random.uniform(-3, 3, (n_features, 1))은 n_features 개의 행(row)과 1개의 열(column)을 가진 matrix를 만들어냅니다. 이것은 Weight 값을 row vector로 만든 것이 아닌, column vector로 만든 것입니다.

해당 링크는 제가 작성한 것이 아니어서 말씀드리기는 어렵지만, 보통 weight를 column vector로 만들어서 사용합니다. row vector로 만들 수도 있지만, 차원 관리 등의 이유로 column vector로 만드는 것이 보다 효율적입니다.

추가적으로 궁금한 것이 있으시면 언제든지 질문해주세요. 감사합니다.

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