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] Deep Learning 준비하기 - 순방향 3층 신경망 구현 - 4 # 이번 절의 핵심은 신경망에서의 계산을 행렬계산으로 정리할 수 있다는 것입니다. import numpy as np # 입력층 ==> 1층 # x 입력 값, b1 편향(활성화 함수), w 가중치(12) 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]) print(w1.shape) print(x.shape) print(b1.shape) (2, 3) (2,) (3,) a1 = np.dot(x, w1) + b1 # 시그모이드 함수 구현하기 def sigmoid(x): ..

# [AI/Deep Learing] 인공지능을 위한 Deep Learning 준비(다차원 배열의 계산) - 3 이번에는 신경망에서 필요한 다차원 배열에 대해서 알아보겠습니다. ## 다차원 배열 숫자가 한 줄로 늘어선 것이나 직사각형으로 늘어 놓은 것, 3차원으로 늘어놓은 것, N차원으로 나열하는 것을 통틀어 다차원 배열이라고 합니다. ### 1. 다차원 배열을 구현해보겠습니다. import numpy as np a = np.array([1,2,3,4]) print(a) [1 2 3 4] # 배열의 차원 수 확인하기. np.ndim(a) 1 # shape는 튜플을 반환 a.shape (4,) a.shape[0] 4 b = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]]) print(b) [[1 2] [..

# [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..