10.01 · AI 제작 연습문제
오차에서 가중치 갱신까지
10문항 · 영어 문제 / 한국어 해설
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문제 01영어 용어 · 3단어 이내
What is the slide term for target minus prediction, t−y?
해설
정답: Residual
문장 해석 정답에서 예측을 뺀 t−y는?
Residual은 잔차입니다. 제곱하기 전이므로 과소예측에서는 양수, 과대예측에서는 음수일 수 있습니다.
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AI 제작 연습문제 · 공식 답안 아님
261001_TrainingFeed-ForwardNeuralNetworks.pdf · PDF 3–16쪽
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문제 02계산 · 숫자 하나
For one example, \(E=\frac12(t-y)^2\). If \(t=10,y=8\), what is \(E\)?
해설
정답: 2
문장 해석 t=10,y=8의 절반 제곱오차는?
잔차 2를 제곱하면 4이고, 1/2를 곱하면 E=2입니다. 문제의 1/2를 빠뜨리지 않습니다.
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문제 03영어 용어 · 3단어 이내
What vector contains all partial derivatives of the loss with respect to the weights?
해설
정답: Gradient
문장 해석 각 가중치에 대한 편미분을 모은 벡터는?
Gradient는 여러 가중치 방향의 변화율을 모은 기울기 벡터입니다.
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261001_TrainingFeed-ForwardNeuralNetworks.pdf · PDF 17–23쪽
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문제 04영어 용어 · 3단어 이내
Which hyperparameter controls the step size in gradient descent?
해설
정답: Learning rate
문장 해석 경사하강법의 이동 크기를 정하는 하이퍼파라미터는?
Learning rate가 갱신 크기를 조절합니다. 방향은 기울기의 반대 방향입니다.
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문제 05계산 · 숫자 하나
For \(E(w)=\frac12(w-5)^2\), start at \(w=1\) with learning rate \(0.5\). What is the weight after one gradient-descent update?
해설
정답: 3
문장 해석 한 번 갱신한 새 가중치는?
dE/dw=w−5=−4입니다. 새 w=1−0.5×(−4)=3입니다. 변화량 +2가 아닌 새 값 3을 씁니다.
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문제 06계산 · 숫자 하나
A linear neuron has \(y=wx\). Given \(x=2,w=4,t=10,\varepsilon=0.1\) and \(E=\frac12(t-y)^2\), calculate the new weight.
해설
정답: 4.4
문장 해석 선형 뉴런의 새 가중치는?
y=8, 잔차=2입니다. Δw=εx(t−y)=0.1×2×2=0.4. 따라서 새 w=4.4입니다.
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문제 07영어 용어 · 3단어 이내
Which rule multiplies local derivatives along a computation path?
해설
정답: Chain rule
문장 해석 계산 경로를 따라 국소 미분들을 곱하는 규칙은?
Chain rule은 연쇄법칙입니다. w→z→y→E의 변화율을 연결합니다.
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261001_TrainingFeed-ForwardNeuralNetworks.pdf · PDF 41–47쪽
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문제 08계산 · 숫자 하나
A sigmoid neuron outputs y=0.5. What is its activation derivative y(1−y)?
해설
정답: 0.25
문장 해석 시그모이드 출력 0.5일 때 활성화 미분값은?
0.5×(1−0.5)=0.25입니다. 활성화 전 z를 넣는 것이 아닙니다.
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문제 09선택형 · 개념 비교
How can a bias be included in the same weight-update framework?
해설
정답: Treat it as a weight on a constant input of 1.
문장 해석 편향을 같은 가중치 갱신 방식에 포함하는 방법은?
입력이 항상 1인 연결의 가중치를 b로 보면 b×1=b가 됩니다. 고정된 것은 입력 1이지 편향의 값이 아닙니다.
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문제 10선택형 · 개념 비교
Which statement correctly distinguishes backpropagation from gradient descent?
해설
정답: Backpropagation computes gradients; gradient descent uses them to update weights.
문장 해석 역전파와 경사하강법을 올바르게 구분한 설명은?
역전파는 기울기를 계산하고, 경사하강법은 그 기울기로 가중치를 갱신합니다. 순방향 계산은 중간값과 예측을 구합니다.
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261001_TrainingFeed-ForwardNeuralNetworks.pdf · PDF 47, 52–55쪽
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