덜 생각하고 더 행동하기

[인공지능] 다층 퍼셉트론 (MLP)과 역전파 알고리즘 아래 글에 이어 작성된 글입니다. [인공지능] 인공신경망의 시작, 퍼셉트론 아래 글에 이어 작성된 글입니다. [인공지능] 머신러닝과 인공신경망 아래 글에 이어 작성된 글입니다. [인공지능] 전 munak.tistory.com Numpy를 이용해 역방향전파을 구현합니다. 역방향 전파 XOR연산을 역방향 전파 계산하여 EPOCH가 증가함에 따라 MSE가 어떻게 감소하는지 그래프로 출력하여라. 가중치와 바이어스는 np.random.rand()를 사용해 [0, 1)범위의 난수로 초기화 하고 학습률은 0.2로 epoch는 10000으로 설정하여 학습을 진행하였습니다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ..

[딥러닝 express]의 연습문제 4장 풀이입니다. (개인적인 풀이기에 오답이 있을 수 있습니다!) 01. 선형 회귀는 주로 독립 변수와 종속 변수 간에 선형적인 관계가 성립할 때 많이 사용된다. 다음중에서 선형 회귀로 예측하기 어려운 문제는 어떤 문제인가? (a) 온도와 출생률 (b) 공부 시간과 성적 (c) 체중과 달리기 기록 답 : 체중과 달리기 기록 어느 정도 체중을 적게 유지하면 달리기에 유리한 것은 맞으나, 무조건적으로 체중이 적게 나간다고 해서 달리기 기록이 향상되는 것은 아니다. 같은 체중이어도 선천적인 몸의 형질이나, 훈련정도에 따라 기록이 천차 만별이기 때문이다. 즉, 체중과 달리기 기록은 독립 변수와 종속 변수간 선형적인 관계가 성립하지 않기 때문에 선형회귀로 예측하기 어렵다. 02..

[인공지능] 머신러닝과 인공신경망 (feat. 분류, 회귀) 아래 글에 이어 작성된 글입니다. [인공지능] 전문가 시스템과 지식 아래글에 이어 작성된 글입니다. [인공지능] 탐색 아래글에 이어 작성된 글입니다. [인공지능] 인공지능과 딥러닝 [인공지능 munak.tistory.com [인공지능] Numpy 기본 사용 + 딥러닝 express 연습문제 2장 아래 글에 이어 작성된 글입니다. [인공지능] 딥러닝과 Python 라이브러리 본격적으로 인공지능을 실습하기 전 Python의 여러 라이브러리를 소개합니다. Python(파이썬)은 머신러닝 프로젝트의 언어 munak.tistory.com Scikit-learn을 사용한 기본 분류 예제 코드입니다. Numpy만으로 퍼셉트론을 구현한 후 Sklearn의 성..

[인공지능] Numpy 기본 사용 + 딥러닝 express 연습문제 2장 아래 글에 이어 작성된 글입니다. [인공지능] 딥러닝과 Python 라이브러리 본격적으로 인공지능을 실습하기 전 Python의 여러 라이브러리를 소개합니다. Python(파이썬)은 머신러닝 프로젝트의 언어 munak.tistory.com Numpy만을 이용해 경사하강법을 구현합니다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.array([0.0, 1.0, 2.0]) y = np.array([3.0, 3.5, 5.5]) W = 0 # 기울기 b = 0 # 절편 lrate = 0.01 # 학습률 epochs = 1000 # 반복 횟수 n = float(len(X)) # 입력 ..

아래 글에 이어 작성된 글입니다. [인공지능] 딥러닝과 Python 라이브러리 본격적으로 인공지능을 실습하기 전 Python의 여러 라이브러리를 소개합니다. Python(파이썬)은 머신러닝 프로젝트의 언어로 많이 선택되는 대표적인 언어입니다. 파이썬의 여러 라이브러리를 이 munak.tistory.com 기본적인 Numpy의 사용법과 연습문제 풀이를 진행합니다. Numpy Numpy(넘파이)는 과학 및 공학 분야에서 널리 사용되는 파이썬의 오픈소스 라이브러리로 기존 파이썬에서 제공하는 리스트보다 빠른 계산 속도를 가진 ndarray(다차원 배열) 배열을 사용할 수 있도록 해줍니다. 인공지능의 반은 잘 정제된 데이터이기 때문에 좋은 품질의 데이터를 모으고 또 그 데이터를 이해하는 것이 굉장히 중요합니다. ..

본격적으로 인공지능을 실습하기 전 Python의 여러 라이브러리를 소개합니다. 해당 라이브러리에 대한 실습 및 사용 예시들은 따로 작성해 추가할 예정입니다. Python(파이썬)은 머신러닝 프로젝트의 언어로 많이 선택되는 대표적인 언어입니다. 파이썬의 여러 라이브러리를 이용해 우리는 상위 레벨에서 쉽게 딥러닝까지 다룰 수 있습니다. Numpy Numpy(넘파이)는 과학 및 공학 분야에서 널리 사용되는 파이썬의 오픈소스 라이브러리입니다. 기존 파이썬에서 제공하는 리스트보다 빠른 계산 속도를 가진 ndarray(다차원 배열) 배열을 사용할 수 있도록 해줍니다. 리스트는 굉장히 강력한 자료구조이지만 데이터가 비연속적인 위치에 저장되기 때문에, 딥러닝과 같이 대량의 데이터를 처리해야 하는 경우에는 효율적이지 않..

아래 글에 이어 작성된 글입니다. [인공지능] 다층 퍼셉트론 (MLP)과 역전파 알고리즘 아래 글에 이어 작성된 글입니다. [인공지능] 인공신경망의 시작, 퍼셉트론 아래 글에 이어 작성된 글입니다. [인공지능] 머신러닝과 인공신경망 아래 글에 이어 작성된 글입니다. [인공지능] 전 munak.tistory.com 신경망 학습에서 사용되는 하이퍼 파라미터(hyper parameter) 들에 대해 다룹니다. 신경망이 주목받기 시작함에 따라 효율적인 학습을 위한 여러 연구가 진행되었습니다. 이에 앞서 살펴본 손실함수, 활성화 함수 등 학습에 관여하는 일명 하이퍼 파라미터들이 개발되었는데요. 이번글에서는 여러 하이퍼 파라미터 들에 대해 작성해 보겠습니다. + 이름이 하이퍼 파라미터인 이유? 신경망에는 가중치와 ..

아래 글에 이어 작성된 글입니다. [인공지능] 인공신경망의 시작, 퍼셉트론 아래 글에 이어 작성된 글입니다. [인공지능] 머신러닝과 인공신경망 아래 글에 이어 작성된 글입니다. [인공지능] 전문가 시스템과 지식 아래글에 이어 작성된 글입니다. [인공지능] 탐색 아래 munak.tistory.com 다층 퍼셉트론 MLP와 핵심인 역전파 알고리즘에 대한 내용을 다룹니다. 다층 퍼셉트론 : Multilayer Perceptron 다층 퍼셉트론(MLP)은 입력층과 출력층 사이에 은닉층이라는 새로운 층을 가지고 있는 퍼셉트론을 말합니다. 기존의 퍼셉트론의 경우 한 개의 뉴런 구조만을 가진 단순한 형태였으며, XOR을 학습하지 못하는 등의 한계점이 있었습니다. 연구자들은 우리의 뇌가 수백만 개의 뉴런들로 이루어져 ..