Backpropagation 이 왜 Neaural Network에서 중요할까? Backpropagation 은 어떤 함수의 gradient를 계산하는 방식이다. chain rule를 recursively( 재귀적으로 ) 적용을 하고, 이러한 계산 방식이 computational 하다고 할 수 있다. backpropagation을 하는 가장 주된 목적은 parameter를 updata하기 위함이다. parameter를 update 하면서 가장 최적의 parameter를 찾는 것이 궁극적인 목적이기 때문이다. 부수적으로는 학습한 NN을 시각화하고 해석하기 위함이다. NN 이라는 것은 하나의 함수라고 지칭할 수 있다. 만약 SVM을 이라면 convex optimization을 활용하여 단 한 번의 optimu..
