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Jupyter notebook4

[모두의 딥러닝] #7장: XOR 문제의 극복, 다층 퍼셉트론 앞써 6장에서 우리는 하나로 이루어진 퍼셉트론의 한계점, XOR문제를 살펴보았다. 이 문제를 해결하기 위해 많은 공학자들이 많은 시간 오랜 고민, 일명 인공지능 암흑기를 겪었다고 전해진다. 과연 공학자들은 이 문제를 어떻게 해결할 수 있었을까? 이번엔 그 해결법인 다층 퍼셉트론의 등장 배경과 더불어 기본 설계와 구성에 대해 공부해보았다. XOR 문제 해결하기 실습 코드) 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 32 33 34 35 36 37 38 다층 퍼셉트론으로 XOR 문제 해결하기 (By. 은닉층) import numpy as np # 가중치(w)와 바이어스(b) w11 = np.array(.. 2022. 1. 22.
[모두의 딥러닝] #5장: 참 거짓 판단 장치, 로지스틱 회귀 Logistic_regression 실습 코드) 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 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 공부 시간 x와 합격 여부 y의 리스트 만들기 (1: 합격, 0: 불합격) data = [[2,0],[4,0],[6,0],[8,1],[10,1],[12,1],[14,1]] x_data = [i[0] for i in data] y_data = [i[1] for i in data] # 그래프로 나타내기 plt... 2022. 1. 19.
[모두의 딥러닝] #4장: 오차 수정하기 : 경사하강법 두 번째 딥러닝 스터디 시간이 찾아왔따! 이번에도 주피터 노트북을 사용해 실습까지 이쁘게 무엇보다 꼼꼼히 진행해 보았다. 전 시간에는 최소 제곱법을 이용해 기울기 값과 y절편의 값을 구해 방정식을 세우고, 예측을 진행하는 단일 선형 회귀를 진행했다. 이번 시간에는 앞써 진행했었을 때의 오차를 떠올리며! 어떻게 오차를 최소화 시킬 수 있는가? 에 대한 solution 경사하강법에 다루고, 다중 선형 회귀 실습을 진행해 보았다. 실습 과정) 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 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 5.. 2022. 1. 13.
[모두의 딥러닝] #3장: 가장 훌륭한 예측선 긋기: 선형 회귀 드디어 첫 모두의 딥러닝 스터디를 진행했다. 처음인 만큼 아나콘다3, jupyter notebook 등의 개발 환경 구축에 시간이 걸려 어느새 새벽이다... ㅎ 원래 새벽 공부가 갬성 넘치지~ 하는 마음으로 다른 장에 비해 짧고도 임팩트 넘치는 모두의 딥러닝 3장 스터디를 마무리 했다. 역시 필기하면서 공부해야 마음이 안정된다. 그래서 이번엔 특!별!히! 필기 addition으로 준비했다~ 앞으로도 필기로 할지~ 아니면 블로그에 타이핑 할지~ 그때그때 기분에 맞춰 달라질 것 같다는 생각이 들었다 헿 어쨌든! 변치 않는 것은 지금과 같은 마음으로 꾸준히 스터디한 것을 이렇게 기록으로 남길 것이라는 점이다. 그럼 오늘 스터디 한 내용의 필기와 그리고 실습 코드를 올리면서 스터디 내용을 공유해보겠다. 이렇게 .. 2022. 1. 8.

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