퍼셉트론의 학습
퍼셉트론의 학습 퍼셉트론의 학습 알고리즘 개요 -학습 데이터셋 준비(입력,정답) -가중치 초기값 설정 -각 입력에 대해 오차가 감소하도록 가중치 조정 -모든 입력이 정확하게 분류될 때까지 여러번(Many epoch) 반복 학습데이터는 N개의 학습샘플로 구성된다. 각 학습샘플은 퍼셉트론 입력과 정답 쌍(xi,di)으로 구성된다. 각 xi를 퍼셉트론에 입력했을 때 산출되는 yi를 di(정답)와 비교하여 에러를 정정한다. 이 한 번의 과정을 에폭:epoch 라고 한다. 에폭을 많이 돌릴수록 정답에 가까워진다(실제로는 안 그럴수도..) import numpy as np #아래는 학습데이터임 X = np.array([[0,0], [1,0], [0,1], [1,1]]) Y = np.array([-1,-1,-1,1]..
2023. 4. 19.
넘파이를 알아보자(numpy)
0. 넘파이 임포트하기 import numpy as np (np로 사용하기 위해 as np를 붙임) 1. 넘파이 배열 생성하기 x = np.array([0,10,20,30,40,50]) #파이썬 자료형(리스트)를 넘파이 배열로 변환 print(x) print(type(x.dtype),end='') print(x.shape) np.array()에 리스트를 인자로 넘기면 넘파이 배열로 반환. [ 0 10 20 30 40 50] (6,) 이차원 배열 생성 y= np.array([[0,1,2],[10,11,12]]) #2차원 리스트를 넘파이 배열로 생성 print(y) print(type(y.dtype),end='') #데이터타입 출력 print(y.shape) #행과 열을 출력 z=np.zeros_like(y..
2023. 4. 18.
