인공신경망 2

[딥러닝 기초] numpy를 사용한 다차원 배열의 계산

본격적인 딥러닝 공부에 앞서, 딥러닝에 가장 중요한 배열의 계산에 대해 알아보겠습니다. 앞으로 나오는 모든 딥러닝은 파이썬을 사용하여 구현할 것이기 때문에 numpy 를 사용하여 배열 계산을 진행하겠습니다! 배열 다차원 배열은 숫자의 집합입니다. 숫자가 한 줄로 늘어서거나, 직사각형으로 늘어선 형태, 혹은 3차원으로 늘어선 형태를 배열이라고 합니다. 간단하게 1차원 배열부터 예제로 살펴보겠습니다. import numpy as np #1d array a = np.array([1,2,3,4]) print("-"*5, "a info", "*"*5) print(np.ndim(a))#a의 dimension 출력 print(a.shape) #a의 모양 출력 print(a.shape[0]) np.ndim() 함수를 ..

[딥러닝 기초] 인공신경망

논문을 읽다보니, 딥러닝 기초가 많이 부족하다는 생각이 들어서 기초를 다시 공부하게 되었습니다. 해당 카테고리에 올라올 포스팅들은 딥러닝호형님의 「실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 개념 잡기」 인프런 강의와, 「밑바닥부터 시작하는 딥러닝」을 공부하며 작성하였음을 알려드립니다. 딥러닝은 모두 인공 신경망으로 이루어져 있습니다. 인공 신경망은 인간의 신경망을 본따 만든 신경망입니다. 인간의 신경망은 이렇게 뉴런들이 이어져 있습니다. 인공신경망도 이러한 뉴런들의 모임에서 영감을 받아 만들어졌습니다. 사람의 뇌처럼 이렇게 층을 구성하여 '인공신경망'을 구성합니다. 이 인공신경망은 수식으로도 나타낼 수 있습니다. 인공신경망은 여기에 중요한 개념이 하나 더 추가됩니다. 바로 편향(bias)인데요, 편향은 정보 전달..