하나씩 알아가기

퍼셉트론에서 신경망으로 신경망의 예 은닉층의 뉴런은 사람 눈에는 보이지 않습니다. 아래 그림에서 보면 입력층이 0층, 은닉층이 1층, 출력층이 2층입니다. 그림의 신경망은 3층으로 구성되어 있다고 볼 수 있지만 가중치를 갖는 층은 2개 뿐이기 때문에 2층 신경망이라고 합니다. 활성화 함수의 등장 활성화 함수(activation function)는 입력 신호의 총합을 출력 신호로 변환하는 함수를 말합니다. [식1]은 가중치가 달린 입력 신호와 편향의 총합을 계산하고, 이를 a라 합니다. 그리고 [식2]는 a를 함수 h()에 넣어 y를 출력하는 흐름입니다. 기존 뉴런의 원을 키우고, 그 안에 활성화 함수의 처리과정을 명시적으로 그려넣었습니다. 즉, 가중치 신호를 조합한 결과가 a라는 노드가 되고, 활성화 함..

퍼셉트론 알고리즘 : 퍼셉트론은 프랑크 로젠블라트가 1957년에 고안한 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 신경망(딥러닝)의 기원이 되기 때문에 중요합니다. 퍼셉트론은 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력합니다. 여기서 퍼셉트론 신호는 0(흐르지 않음)과 1(흐름)의 두 가지 값을 가진다는 점에서 디지털 신호라고 할 수 있습니다. 가중치와 임계값 가중치(weight) : 전류에서 말하는 저항에 해당합니다. 퍼셉트론의 가중치는 그 값이 클수록 강한 신호를 흘려보냅니다. 임계값(theta) : 뉴런(혹은 노드)에서 보내온 신호의 총합이 정해진 한계를 넘어설 때만 활성화하는데, 이 한계를 임계값이라고 합니다. 퍼셉트론 구현하기 AND 게이트를 구현해 봅시다. 가중치 w1, w2와 임계치 theta를 설정..

matplotlib은 그래프를 그려주는 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 이용하여 기본적인 데이터 시각화를 해보겠습니다. 단순한 그래프 그리기 그래프 그리기는 스크립트파일로 작성시에 되지 않았습니다(왜지?!!) 배열을 사용하기 위해서 numpy도 import 해줍니다. 필요한 데이터를 생성하는데 arange 메서드로 데이터를 생성하여 변수 x에 할당하고 sin함수를 사용하여 변수 y에 할당합니다. 그 다음에 plt.plot 메소드를 호출해 그래프를 그립니다. plt.show()를 호출해 그래프를 화면에 출력하면 됩니다. pyplot의 기능 제목과 축이름을 넣을 수 있습니다 참고 및 출처 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 [사이토 고키]