*첨부자료의 모든 저작권은 Coursera에 있음을 미리 밝힙니다. Neural Networks(3)- Cost Function & BackPropagation 이번 시간에는 Neural Networks의 Cost Function에 대해 살펴보고 저번 포스팅에서 살펴보았던 Forward Propagation에 이어 error 를 최소화하기 위한 하나의 방법인Back Propagation Algorithm에 대해서 간략하게 살펴보고자 한다. Cost Function의 식은 Logistic Regression의 식과 굉장히 비슷하다. 아니 사실상 동일하다고 봐도 무방하다. 한 가지 차이점은, h(theta) 함수, 즉 가설함수의 개수(Neural Network의 경우 k개, Logistic Regressio..

풀이 BFS를 이용하여 풀어야 하는 문제였다. 먼저 창고에 있는 토마토들을 쭉 스캔해서 큐에 넣는다.큐는 FIFO(First - In - First - Out)의 성질을 가지는 자료구조이기 때문에큐에 먼저 넣은 토마토들의 상하좌우의 좌표를 먼저 탐색할 수 있다. 창고에 있는 토마토들을 쭉 스캔해서 넣은 다음에는 !q.isEmpty()를 조건으로 while문을 이용한다.큐에서 빼낸 좌표의 상하좌우의 좌표가 유효한지를 먼저 확인하고, (isValid) 그 좌표에 익지않은 토마토가 있다면 토마토를 익게 만들고,원래의 토마토의 날짜에 1을 더해 익은 토마토의 좌표와 함께 큐에 다시 넣어주고 BFS를 반복한다. 즉, 큐에 들어가는 객체는 창고의 x좌표, y좌표, 그리고 경과일수가 들어가며, 맨 처음 스캔할때의 경..