일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- Server
- 자바
- ai
- error
- Security
- LIST
- framework
- centos
- Python
- learning
- SSH
- Github
- java
- 인공지능
- javascript
- Linux
- data
- db
- mariaDB
- Deep
- mysql
- git
- Analysis
- DeepLearning
- Spring
- 함수
- interface
- Numpy
- Pattern
- Web
- Today
- Total
목록perceptron (3)
PostIT
# [AI/Deep Learing] Deep Learning 준비하기 - MNIST Load Data - 5-1import sys, os sys.path.append(os.pardir) import numpy as np import pickle from dataset.mnist import load_mnist from common.functions import sigmoid, softmax def get_data(): (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False) return x_test, t_test def init_network(): with open("sample_w..
# [AI/Deep Learing] Deep Learning 준비하기 - MNIST DataSet - 5import sys, os sys.path.append(os.pardir) import numpy as np import pickle from dataset.mnist import load_mnist from common.functions import sigmoid, softmax from PIL import Image # MNIST 간단히 이미지 출력해보기. #파일 다운로드 # normalize : 0.0 ~ 1.0 사이로 정규화 할지 여부, Fasle = 0 ~ 255 # flatten : 1차원 배열로 만들지 여부 # one_hot_lable : 정답을 뜻하는 원소만 1, 나머지는 0으로 설정할지..
# [AI/Deep Learing] 인공지능을 위한 Deep Learning 준비(Perceptron과 신경망) - 1 ## 퍼셉트론(perceptron) 인공신경망의 한 종류로서, 1957년에 코넬 항공 연구소(Cornell Aeronautical Lab)의 프랑크 로젠블라트 (Frank Rosenblatt)에 의해 고안되었다. 이것은 가장 간단한 형태의 피드포워드(Feedforward) 네트워크 - 선형분류기- 으로도 볼 수 있다. 퍼셉트론이 동작하는 방식은 다음과 같다. 각 노드의 가중치와 입력치를 곱한 것을 모두 합한 값이 활성함수에 의해 판단되는데, 그 값이 임계치(보통 0)보다 크면 뉴런이 활성화되고 결과값으로 1을 출력한다. 뉴런이 활성화되지 않으면 결과값으로 -1을 출력한다. 마빈 민스키와..