🌲자라나는청년

신경망은 분류와 회기 모두에 사용할 수 잇습니다. 다만 둘중 어떤 문제냐에 따라 출력층에서 사용하는 활성화 함수가 사라집니다. 기계학습 문제는 보통 두가지 1. 분류, 2. 회기 로 나누어 집니다.1. 분류 : 데이터가 어느 class에 들어갈지 예측하는 문제, ex ) 인물의 성별을 구별하는 문제2. 회기 : 연속적인 수치 계산문제 : ex ) 인물의 몸무게 예측 일반적으로 분류에는 소프트맥스 함수를, 회귀에는 항등함수를 사용합니다. 회기에서 사용하는 항등함수는 말 그대로 입력값 = 출력값인 함수입니다.1234 def identity_function(X): return X cs 분류에서 사용하는 소프트 맥스 함수는 다음과 같습니다.exp()는 지수함수를 의미하고, n은 출력층의 뉴런 수, k는 n개중 ..

여기서 구현해 보는 신경망은 입력층 : node 2개은닉층1 : node 3개은닉층2 : node 2개출력층 : node 2개 인 신경망 입니다. 먼저 첫번째 입력층 - > 첫번째 은닉층 을 구현 해 보았습니다. 12345678910 X = np.array([1.0,0.5])#첫번째 층W1 = np.array([[0.1,0.3,0.5],[0.2,0.4,0.6]])B1 = np.array([0.1,0.2,0.3]) A1 = np.dot(X,W1) + B1#활성화 함수를 거치기 전 은닉층 1로 간 정보들 Z1 = sigmoid(A1)print("활성화 함수 이전 ", A1)print("활성화 함수 이후 ", Z1)cs 결과값은 다음과 같습니다. 활성화 함수 이전 [0.3 0.7 1.1] 활성화 함수 이후 [..

신경망 가장 왼쪽을 입력층, 오른쪽을 출력층 중간을 은닉층이라고 합니다. 그리고 앞의 노드에서 다음 노드로 전달되는 정보는 앞에서 퍼셉트론이 (가중치*노드+편향)을 했던것과 크게 다르지 않습니다.그런데 여기서 하나의 차이점은 활성화 함수입니다. 퍼셉트론은 y = h(가중치*노드 + 편향)이고 여기서 h라는 함수는 x>0 => return 1x 활성화 함수 결과=> 다음노드라는 과정이 생략되어 있습니다. 활성화 함수의 종류에는1. 계단함수 2. 시그모이드 함수 3. relu함수 등등이 있습니다. 1. 계단함수 계단함수는 0의 기준으로 0보다 작으면 0의 값을, 0보다 크면 1의 값을 return 합니다. 아래는 계단함수를 만드는 코드입니다. 1234567891011#계단함수 #0보다 크면 1 return,..

퍼셉트론이란 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력합니다.위의 그림은 이력으로 2개의 신호를 받은 퍼셉트론의 입니다.원을 노드, 또는 뉴런이라고 보르고 입력신호가 다음 뉴런으로 전해질때는 가중치가 곱해져서 전해지게 됩니다.그 가중치의 합이 일정한 값(임계값=세타)이상이면 1을 출력, 임계값 보다 작다면 0을 출력하게 됩니다.여기서 세타를 -b로 치환한다면 다음과 같은 식이 나오고 b를 편향 이라고합니다. 퍼셉트론 구현하기다음은 가중치와 임계값을 임의로 잘 조절해서 ANDgate 를 퍼셉트론으로 구현한 모습입니다.123456789101112##and gatedef AND(x1,x2): w1, w2, theta = 0.5,0.5,0.7#가중치와, 임계값을 임의로 지정 tmp = x1*w1 + x2*..

matplotlib은 그래프를 그려주는 라이브러리이다. 그래프를 그리려면 matplotlib의 pyplot 모듈을 이용하면 된다. 123456789101112import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt #x축을 0부터 6까지 0.1간격으로 생성(배열형태)x= np.arange(0,6,0.1) #y의 값 정의(배열의 형태, sin(x)값)y = np.sin(x) #그래프 그리기plt.plot(x,y)plt.show()cs 넘파이와, pyplot 을 이용해서 x와 y값을 numpy배열로 만들어 주고, plot과 show 함수를 이용하니 결과값으로 sin 함수가 그려졌다. 조금더 기능을 추가해서 cos 함수와 sin 둘다 그려 보았다. 1234567891011121..

주피터 랩을 열고 넘파이를 처음 사용해 보았다. import numpy as np #이걸 상단에 입력하고x =np.array([1.0,2.0,3.0])print(x) 이렇게 입력하면 결과값으로는[1. 2. 3.] 가 출력이 된다. import numpy as np x =np.array([1.0,2.0,3.0])y =np.array([2.0,3.0,4.0])print(x+y) 배열끼리의 덧셈, 나눗셈도 손쉽게 가능하고(위의 결과값은 [3. 5. 7.])브로드캐스트라는 똑똑한 특징이 있어서 import numpy as np x =np.array([1.0,2.0,3.0]) y =np.array([4.0]) print(x+y) 이것또한 가능하다(y의 값이 x의 원소 전체에게 더해짐, 위의 결과값은 [5. 6. ..

http와 https http는 hypertext transfer protocol : hypertext인 html(=웹을 작성하는 언어)을 전송하기 위한 통신 규약https는 s=secure로 보안이 강화된 http라고 할 수 있다. http로 통신(서버-클라이언트 사이의 정보 교류)을 할 때는 정보가 암호화가 되지 않음으로, 중간에 제 3자가 정보를 가로채기 쉽지만(로그인 아이디나 비밀번호가 제 3자에게 공개될수 있음)https는 통신할 때 암호화 되서 정보가 넘어가기 때문에 중간에서 가로채기 어렵다.(가로채더라도 암호화 되어있어서 무슨 말인지 알 수 없다) https와 ssl거의 같지만 HTTPS도 SSL 프로토콜(=통신규약) 위에서 돌아가는 프로토콜(=통신규약)이다.(?) 암호화 방법(여기서 나오는..