데이터 한 그릇

신경망의 이해 퍼셉트론과 그 용어 퍼셉트론의 과제, XOR 문제 다층 퍼셉트론 다층 퍼셉트론의 설계 오차 역전파 신경망에서 딥러닝으로 신경 말단에서 자극 -> 시냅스에서 화학 물질이 나와 전위 변화 -> 전위가 임계 값을 넘으면 다음 뉴런으로 신호를 전달, 아니면 신호 전달 x 신경망을 이루는 가장 작은 단위 퍼셉트론 퍼셉트론과 그 용어 수학적 언어 : y = ax + b 의 a 는 기울기 b는 절편 딥러닝 언어 : a : 가중치(weight) b : 바이어스(bias) 가중합(weighted sum) : 입력값과 가중치의 곱을 모두 더하고 바이어스를 더한 것 활성화 함수 : 가중합의 결과를 놓고 1또는 0으로 판단하는 것 퍼셉트론의 과제 , XOR 문제 앞서 배운 선형 회귀나 로지스틱 함수는 선을 긋는..

선형 회귀 경사 하강법 선형 회귀 딥러닝의 가장 기초적인 계산 단위 두 가지 : 선형 회귀, 로지스틱 회귀 기존의 데이터를 이용해서 하나의 직선을 그리고 이 직선을 이용해서 새로운 데이터에 대해 예측을 시도. 직선의 방향을 정하고 정확한 기울기와 절편을 구하면 됨. 최소 제곱법 기울기와 절편을 구할 때 사용. 단, 한 개의 x가 주어졌을 때 가능. a = (x - x평균)(y - y평균)의 합 / (x - x평균)^2 의 합 b = y의 평균 - (x의 평균 x 기울기 a) 이를 통해서 구한 직선이 오차가 가장 적은 예측 직선 import numpy as np x = [2,4,6,8] y = [81,93,91,97] mx = np.mean(x) my = np.mean(y) divisor = sum([(i..