다층 퍼셉트론(MLP) - 기본 구조
다층 퍼셉트론 신경망 구조 다층 퍼셉트론 신경망은 퍼셉트론 계층 여러개를 배치하여 입력 벡터로부터 중간 표현을 거쳐 출력 벡터를 얻어내는 신경망 구조이다. 입력과 출력 계층 사이에 있는 퍼셉트론 계층, 즉 입력 벡터를 처리한 뒤 다음 계층으로 넘기는 계층을 은닉 계층(즉, 출력에...
최근 포스트
선택 분류 - 불량 철판 분류 신경망
철판과 관련된 데이터 27가지를 이용하여 철판을 7가지로 분류해보자.
단층 퍼셉트론(SLP) - 선택 분류
선택 분류 문제의 신경망 처리 선택 분류 문제는 몇 가지 정해진 후보 가운데 하나를 골라 답하는 문제이다.
이진 판단 - 천체의 펄서 여부 판정 신경망
목적 [파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝] 책에서 두번째로 나오는 천체의 펄서 여부 판정 신경망 파이썬 코드를 분석해보고자 한다. 데이터 kaggle의 펄서 예측 데이터셋을 활용한다.
Turn on/off motor using STM32F107VC board,relay module, button and register
목표 스캐터 파일의 이해 및 플래시 프로그래밍 릴레이 모듈의 이해 및 임베디드 펌웨어를 통한 동작
3-3. 회귀 알고리즘와 모델 규제 - 특성공학과 규제
다중 회귀 농어 무게에 대한 예측에서, 농어의 길이뿐만 아니라 농어의 높이과 두께도 함께 사용하여 예측하여보자. 또한 이전 절에서 처럼 3개의 특성을 각각 제곱한 것을 추가한다. 도한 각 특성을 서로 곱하여 또 다른 특성을 만들 수도 있다. 이렇게 기존의 특성을 사용해 새로운 특성...
3-2. 회귀 알고리즘와 모델 규제 - 선형회귀
K-최근접 이웃의 한계 이전과 같이 농어의 무게를 예측하는 K-최근접 이웃 회귀 모델을 만들어보자 ```py import numpy as np
3-1. 회귀 알고리즘와 모델 규제 - K-최근접 이웃 회귀
K-최근접 이웃 회귀
2-2. 데이터 다루기 - 데이터 전처리
넘파이로 데이터 준비하기 도미와 빙어 데이터를 준비할 때 넘파이를 이용해보자. 먼저 생선 데이터를 준비한다.
2-1. 데이터 다루기 - 훈련 세트와 테스트 세트
지도 학습과 비지도 학습 지도학습은 훈련하기 위한 데이터와 정답이 필요하다. 데이터와 정답을 입력(input)과 타깃(target)이라 부르고, 이 둘을 합쳐 훈련 데이터라고 부른다. 지도학습은 정답을 맞히는 것을 학습한다. 지도학습에는 K-최근접 이웃 알고리즘이 있다.