Han's Tech LAB

🧑🏻‍💻용어 정리 Neural Networks Keras Layer California housing dataset Generating regression model for California housing dataset with keras functional API. 위와 같이 여러 필요 모듈들을 import 합니다. matplotlib.pyplot, tensorflow, keras, fetch_california_housing 그리고, housing 변수에 dataset을 할당합니다. 그런 뒤, print 문을 사용하여, 인자로, housing, housings.keys(), housing.feature_names를 넣어 각각 dataset의 내용, dataset의 키, dataset의 특성 이름을 ..

🧑🏻‍💻용어 정리 Neural Networks Feed-forward Backpropagation Backpropagation 자, 지금까지 우리가 같이 Peceptron을 통해 linear problem을 해결할 수 있음을 알았고, 그를 통해 우리가 Multi-layer perceptron을 구하여, 이를 통해 Non-linear problem 또한 해결할 수 있음을 알았습니다. 여기서, 그래서 Weight를 어떻게 구한다는 건데? 라는 의문이 생길 것입니다. 그것을 이번 장에서 다룹니다. 결국 한 마디로 말하자면, "Backpropagation이라는 알고리즘을 사용하여 구합니다."라고 할 수 있습니다. 57년도에 single-layer perceptron이 나오고, 69년도에 MLP가 나와서 우리들은..

🧑🏻‍💻용어 정리 Neural Networks Feed-forward Backpropagation Feed-forward Network inputs이 Input layer를 거치고 여기서 계산을 통해 Hidden layer로 output이 전달되어 input으로 전달되고, 또 hidden layer에서 이루어진 연산의 결과가 output layer에 전달되어 network output으로 최종 전달됩니다. 그리고, 각각의 모든 input에 대하여 hidden에 모두 연산되어, 각각의 weight로 연산되어 들어가게 됩니다. 서로 다른 weight라는 것입니다. i -> j : Wji 위 필기와 같이 우리는 연산은 같아 보이지만 W^T의 값인 Weight vector는 다르게 구성되어 있습니다. 이 과정은..