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인공지능 수첩 (퍼셉트론 / 논리 게이트 / 선형, 비선형 / 행렬곱 / 신경망 / 활성화 함수 / Deep Neural Network 심층 신경망 / 딥러닝의 순서 ) 퍼셉트론 - 딥러닝과 신경망의 기원이 되는 알고리즘 - 다수의 신호를 입력으로 받아, 하나의 신호를 출력함. - 신호는 1(on)과 0(off)의 두가지 값을 가짐. - x: 입력 신호 - w: 가중치 - y: 출력 신호 - θ: 임계값 - 원: 뉴런(=노드) - 뉴런에서 보내온 신호의 총합( x1w1 + x2w2 )이 임계값을 초과( >θ )할때만 1을 출력함 (=뉴런이 활성화함) ​ - 가중치(w): 입력신호가 결과에 주는 영향력을 조절함. - 편향(b): 뉴런이 얼마나 쉽게 활성화 (1을 출력) 하느냐를 조정함. (x1w1 + x2w2 + b) ​ 논리 게이트 AND 게이트: 두 입력이 모두 1일때만 1을 출력함. (w1, w2, θ) = (0.5, 0.5, 0.7) ​ NAND 게이트 (not A..
파이썬 수첩 ( 맷플롯립 그래프 / 판다스 그래프 / 시본 그래프 / 히스토그램 / 커널 밀도 추정 그래프 KDE / 히트맵 Heatmap / 자동으로 파일객체 닫기 / 피클링 / 언피클링 ) Matplotlib으로 그래프 그리기 1. 데이터 정의 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline subject = ['English', 'Math', 'Korean', 'Science', 'Computer'] points = [40, 90, 50, 60, 100] ​ 2. 축 그리기 fig = plt.figure( figsize=(n,m) ) # n x m사이즈의 그래프 객체 생성 ax1 = fig.add_subplot(1,1,1) # figure()객체에 add_subplot 메서드를 이용해 축을 그려줌. # subplot(행, 열, 인덱스): 행 x 열로 이뤄진 판 안에서 인덱스 자리에 그래프를 위치시킴. ​ 3. 그래프 그리기 ax1.bar( x축 ..
파이썬 수첩 ( array / NumPy 패키지 / n차원 배열 / 브로드캐스팅 / np.random / 전치 행렬 / np.transpose / matplotlib / PIL / pandas / Series / DataFrame ) array - array: 각 요소의 자료형이 동일해야 함. - list: 각 요소의 자료형이 달라도 됨. import array as arr myarray = arr.array([1, 2, 3]) print(type(myarray)) >>> myarray.append('4') print(myarray) >>> TypeError NumPy 패키지 - Numerical Python의 줄임말 - 과학 계산용 고성능 컴퓨팅과 데이터 분석용 파이썬 패키지 - 벡터의 산술 연산과 브로드캐스팅 연산을 지원하는 다차원 배열 ndarray 데이터 타입을 지원함. - 전체 데이터 배열에 대해 빠른 연산을 제공하는 다양한 표준 수학 함수를 제공함. - 선형대수, 난수발생기, 푸리에 변환, C/C++ 포트란으로 쓰여진 코드..

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