Broccoli's House

※ 이 글의 내용은 O'REILLY의 책을 기반으로 한다. 신경망(Neural Network) 신경망 - 인공 신경망(Artificial Neural Network) : 머신러닝에서 생물의 중추 신경계, 그 중에서도 뇌에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘이다. 인공 뉴런(노드)이 서로 연결되어 네트워크를 형성하고, 각각의 뉴런이 학습을 통해 가중치를 변화시켜 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 가리킨다. - 퍼셉트론 알고리즘의 경우, 복잡한 함수를 표현할 수는 있지만 가중치를 설정하는 작업은 사람이 수동으로 해야한다. 그러나 신경망은 가중치 매개변수의 적절한 값을 데이터로부터 자동으로 학습하는 능력을 가지고 있다. - 신경망은 입력 신호가 들어가는 입력 노드가 층을 이루고 있는 입력층(Input L..

※ 이 글의 내용은 O'REILLY의 책을 기반으로 한다. 퍼셉트론 : 단순 논리 회로 AND 게이트 - AND 게이트는 두 입력이 모두 1일 때만 1을 출력하고, 그 외에는 0을 출력한다. x1x2y 000 100 010 111 def AND(x1, x2) : x = np.array([x1, x2]) w = np.array([0.5, 0.5]) b = -0.7 tmp = np.sum(w*x)+b # 퍼셉트론의 연산값을 저장 if tmp

※ 이 글의 내용은 O'REILLY의 책을 기반으로 한다. 퍼셉트론 알고리즘 퍼셉트론 - 퍼셉트론(Perceptron) : 신경망(딥러닝)의 기원이 되는 알고리즘이다. 다수의 신호를 입력으로 받아 각 노드의 가중치(w)와 입력 값을 곱한 것을 모두 더한 값이 활성 함수에 의해 판단된다. 그 값이 임계치보다 크면 1이 출력되고 작으면 0이 출력된다. - 퍼셉트론은 복수의 입력 신호 각각에 고유한 가중치를 부여한다. 가중치는 각 신호가 결과에 주는 영향력을 조절하는 요소로 작용한다. 그러므로, 가중치가 크다면 해당 신호가 그만큼 더 중요하다는 것을 뜻한다. 가중치와 편향 도입 - 임계치(θ)를 0으로 두기 위하여 편향(bias, b)을 도입한다. 즉, 퍼셉트론은 입력 신호에 가중치를 곱한 값과 편향을 합하여..