[Deep Learning] 220808 학습일기
밑바닥부터 시작하는 딥러닝 - YES24 직접 구현하고 움직여보며 익히는 가장 쉬운 딥러닝 입문서 이 책은 라이브러리나 프레임워크에 의존하지 않고, 딥러닝의 핵심을 ‘밑바닥부터’ 직접 만들어보며 즐겁게 배울 수 있는 본격 딥 www.yes24.com 1. 행렬의 곱을 사용해 A1를 구하고 시그모이드 함수를 이용해 Z를 구해보자.(0층 -> 1층) import numpy as np def sigmoid(x): return 1/(1+np.exp(-x)) X = np.array([1.0,0.5]) W1 = 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 Z1 = sigmoid(A1) print..
[Deep Learning] 220803 학습일기
밑바닥부터 시작하는 딥러닝 - YES24 직접 구현하고 움직여보며 익히는 가장 쉬운 딥러닝 입문서 이 책은 라이브러리나 프레임워크에 의존하지 않고, 딥러닝의 핵심을 ‘밑바닥부터’ 직접 만들어보며 즐겁게 배울 수 있는 본격 딥 www.yes24.com 1. 퍼셉트론을 파이썬으로 구현해보자. 먼저 AND 게이트를 구현해보자. def AND(x1,x2): w1,w2, theta = 0.5,0.5,0.7 tmp = x1*w1 + x2*w2 if tmp theta: return 1 매개변수 w1, w2, theta는 함수 안에서 초기화하고, 가중치를 곱한 입력의 총합이 임계값(theta)을 넘으면 1을 반환하고 그 외에는 0을 반환한다. def AND(x1,x2): w1,w2, theta = 0.5,0.5,0.7..
[Deep Learning] 220729 학습일기
밑바닥부터 시작하는 딥러닝 - YES24 직접 구현하고 움직여보며 익히는 가장 쉬운 딥러닝 입문서 이 책은 라이브러리나 프레임워크에 의존하지 않고, 딥러닝의 핵심을 ‘밑바닥부터’ 직접 만들어보며 즐겁게 배울 수 있는 본격 딥 www.yes24.com 1. 그저께 인덱스가 n1,n2,n3인 원소를 얻을 때 아래와 같은 방법으로 구해야 해서 기존의 파이썬식 원소 구하는 방법과 달라 어렵다고 생각했다. import numpy as np A = np.array([[1,2], [10,21], [12,60]]) Af = A.flatten() print(Af) print(Af[np.array([0,2,4])]) [ 1 2 10 21 12 60] [ 1 10 12] 그런데 이건 인덱스가 n1,n2,n3인 원소를 구하는..
[Deep Learning] 220727 학습일기
밑바닥부터 시작하는 딥러닝 - YES24 직접 구현하고 움직여보며 익히는 가장 쉬운 딥러닝 입문서 이 책은 라이브러리나 프레임워크에 의존하지 않고, 딥러닝의 핵심을 ‘밑바닥부터’ 직접 만들어보며 즐겁게 배울 수 있는 본격 딥 www.yes24.com 1. import numpy as np A = np.array([[1, 2],[3, 4],[5, 6]]) print(A) print(A.shape) print(A.dtype) [[1 2] [3 4] [5 6]] (3, 2) int32 3X2 배열을 입력하면 shape(배열의 형상. 즉 행렬을 포함한 N차원 배열에서 그 배열의 각 차원의 크기)가 (3,2)라고 출력된다. 2. import numpy as np A = np.array([[1,2],[3,4]]) ..
