728x90 반응형 분류 전체보기190 Single Layer Perceptron Perceptron 은 신경망(딥러닝)의 첫 발자국으로써 매우 중요한 알고리즘이다. Perceptron은 소위 말해 여러개의 signal 신호를 받아서 하나의 출력값으로 만들어 내뱉는 방법이다. 학습을 통해서 데이터들이 놓인 분포를 linear boundary로 구분 짓게 된다.(classifiaction 의 경우). Perceptron 중에서 single layer perceptron은 인경망 중에서도 활성화 함수로 임계값에 의해 출력값을 도출하는 간단한 형태를 말한다. 이번 장에서는 이 single layer perceptron을 classification 의 예시를 가져와서 어떤식으로 예측을 수행하는지 그 과정을 살펴보았다. ref에 포함된 강의 영상을 참조하였다. 쉬운 예제로 설명하기 때문에 그리.. 2020. 8. 6. 돌이킬 수 없는 약속 지루하다는 생각이 전혀 들지 않았던 책이다. 책을 재밌게 본 적은 군대에서 귀욤 뮈소의 로맨스 판타지 정도 였는데, 이 책 역시 뒤가 궁금해지고 머릿속으로 영화같은 상황을 재현하게 했다. 개연성이 너무 없어보이지도 않았고, 머릿속에 잘 그려지는걸 보면 영화로 나와도 괜찮겠다라는 생각도 했다. 이 책의 느낌자체가 스릴이 꽤 있었다는 말이다. 신선했던건 잔인한 범죄 현장, 빠른 장소변환으로 쫓기고 있는 주인공을 함께 따라다니는 듯한 느낌이었다. 또한 인간의 죄와 죄책감, 씻을 수 없는 죄, 인과응보 등에 대한 생각을 했다. 죄를 지으면 죄에 대해 평생 씻을 수 없는 죄책감을 가지게 된다. 죄의 크기를 논할 수 없지만 그 크기가 클수록 더 할 것이다. 이 책을 읽으면서 내가 저지른 자잘한 잘못들이나 비양심적인.. 2020. 7. 13. 문자열 다루기 기본 문제_level1 문자열에 관한 간단한 함수를 구현해보는 문제이다. 제출한 답안은 아래와 같다. 처음에 else를 안써서 중간중간 런타임에러가 발생했다... def solution(s): if len(s) in [4,6]: answer = s.isnumeric() else: answer=False return answer ref) 프로그래머스 문제 2020. 6. 29. Convolution and Pooling Convolutional Neural Networks는 time-series data, image data, video data 와 같은 grid-like topology 형태에 잘 사용된다. (연속되어 있는 값들 사이의 관계가 데이터를 이해하는데 중요한 요소.) 아래는 손글씨 글자 이미지를 분류하는 작업이다. 이전에 MNIST데이터와 유사한 데이터다. input을 보면 32x32 인 2 dimension 데이터를 직접 사용한다. 가운데를 보면 convolutions라는 layer들이 쌓여있고, 후반부에 Full connection은 dense layer를 말한다. 즉 하나 이상의 Convolutional layer를 가지고 있으면 convolutional neural network가 된다. 3D ten.. 2020. 6. 27. fundamentals of machine learning 1. Four branches of machine learning¶ We have seen three specific types of machine learning problems: binary classification, multiclass classification, and scalar regression. All three are instances of supervised learning. Machine learning algorithms generally fall into four broad categories, described in the below. Supervised learning¶ The most common case It consists of learning to map input d.. 2020. 6. 20. regression Predicting house prices: a regression example¶ Predicting a continuous value instead of a discrete label The Boston Housing Price dataset¶ We want to predict the median price of homes in a given Boston suburb in the mid-1970s, given the crime rate, the local property tax rate, and so on. It has relatively few data points: only 506 (404 training samples and 102 test samples). Each feature in the .. 2020. 6. 20. 이전 1 ··· 11 12 13 14 15 16 17 ··· 32 다음 728x90 반응형
