반응형 신경망구현2 넘파이(numpy)로 신경망 구현하기 최종 코드 넘파이로 신경망 구현 def init_network(): network = {} network['W1'] = np.array([[0.1, 0.3, 0.5], [0.2, 0.4, 0.6]]) network['b1'] = np.array([0.1, 0.2, 0.3]) network['W2'] = np.array([[0.1, 0.4], [0.2, 0.5], [0.3, 0.6]]) network['b2'] = np.array([0.1, 0.2]) network['W3'] = np.array([0.1, 0.3], [0.2, 0.4]]) network['b3'] = np.array([0.1, 0.2]) return network def forward(network, x): W1, W2, W3 = network['W.. 2022. 5. 31. 넘파이(numpy)로 신경망 구현하기 신경망에서의 행렬 곱 넘파이 행렬을 사용해 신경망 구현해보기 x1, x2 에서 y1, y2, y3 로 가는 간단한 신경망 구현 (편향과 활성화 함수 생략하고 가중치만 갖는) X, W, Y 형상 주의 (X와 W 의 대응하는 차원의 원소 수 일치해야 함) 간단한 신경망의 행렬 곱 구현 다차원 배열의 스칼라곱을 구해주는 np.dot 함수를 통해 이렇게 간단하게 결과 Y 계산 가능 Y 의 원소가 100개든 1000개든 한 번의 연산으로 계산 가능 만약 np.dot 이 없었으면 for 문 사용해서 계산해야 함 따라서 행렬의 곱으로 한꺼번에 계산해주는 이 기능은 신경망 구현에 있어서 핵심 3층 신경망 구현하기 (순방향 처리 구현) 입력부터 출력까지의 순방향 처리 구현해보기 신경망에서의 계산을 행렬 계산으로 정리할 .. 2022. 5. 31. 이전 1 다음 반응형
