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[밑바닥부터 시작하는 딥러닝] Part_1/CHAPTER 5 오차역전파법 import numpy as np In [1]: class Relu: def __init__(self): self.mask = None def forward(self, x): self.mask = (x 2022. 7. 23.
[밑바닥부터 시작하는 딥러닝] Part_1/CHAPTER 4 신경망 학습/CHAPTER 4 신경망 학습 CHAPTER 4 신경망 학습 1. 데이터에서 학습한다! 손실함수: 신경망이 학습 할 수 있도록 해주는 지표 신경망 학습: 데이터로부터 매개변수의 값을 정하는 방법 2장의 퍼셉트론(선방향)은 선형분리가능 문제라면 퍼셉트론 수렴정리를 통해 데이터로 부터 자동으로 학습 가능하지만 비선형 분리 문제는 자동으로 학습 할 수 없습니다. 1.1 데이터 주도학습 딥러닝을 종단간 기게학습이라고도 한다. 여기서 종단간은 '처음부터 끝까지'라는 의미로, 데이터(입력)에서 목표한 결과(출력)를 사람의 개입 없이 얻는다는 뜻을 담고 있다.![Untitled 1](CHAPTER 4 신경망 학습.assets/Untitled 1.png) SIFT: Scale Invariant Feature Trasform이미지의 크기 및 회전에 .. 2022. 7. 23.
[밑바닥부터 시작하는 딥러닝] Part_1/CHAPTER 3 신경망/CHAPTER 3 신경망 밑바닥 부터 시작하는 딥러닝 계단 함수 구현하기 In [3]: import numpy as np x = np.array([-1.0, 1.0, 2.0]) x Out[3]: array([-1., 1., 2.]) In [4]: y = x > 0 y Out[4]: array([False, True, True]) In [5]: y = y.astype(np.int) y Out[5]: array([0, 1, 1]) 계단함수의 그래프 In [18]: import numpy as np import matplotlib.pylab as plt def step_function(x): return np.array(x > 0, dtype = np.int) x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1) y = step_fu.. 2022. 7. 23.
[파이썬][프로그래머스] Lv. 2 튜플 import re def solution(s): answer = [] count = {} # 숫자면 카운트 temp = '' s = s.split(',') # 숫자만 for i in s: i = re.sub(r'[^0-9]', '', i) if i in count.keys(): count[i] += 1 else: count[i] = 1 # 딕셔너리 전환 count_list = {} for key, value in count.items(): count_list[value] = key # 결과값 for i in range(len(count_list), 0, -1): answer.append(int(count_list[i])) return answer 2022. 7. 20.
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