[인공지능] Numpy로 역방향전파 구현하기
[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 ..
[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] 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 ..