JMANI

input layer $a^{[0]}$ = X, 여기서 a는 activiation 값을 칭함 $x_1, x_2, x_3$ hidden layer : Not showing in training set $a^{[1]} = \begin{bmatrix} a^{[1]}_1 \\ a^{[1]}_2 \\ a^{[1]}_3 \\a^{[1]}_4 \end{bmatrix}$ $w^{[1]} -> (4,3)$: 4개의 hidden units와 3개의 input units 의미 $b^{[1]} -> (4,1)$: 4개의 hidden units와 1개의 out units 의미 output layer $a^{[2]} = \hat{y}$ $w^{[2]} -> (1,4)$ $b^{[2]} -> (1,1)$ 공식적으로 "2 layer..