신경망
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2층 신경망 클래스 구현하기딥러닝 2020. 1. 16. 17:26
미니배치 학습을 구현해보기 전에 우선 2층 신경망 클래스를 구현해보겠습니다. 2층 신경망에 필요한 메소드(기능)는 무엇이 있을까요? 매개변수(가중치, 편향) 초기화, 예측값, 손실함수의 기울기, 정확도... 이 정도가 있겠네요. 그럼 구현해봅시다. import sys, os sys.path.append(os.pardir) from common.functions import* from common.gradient import numerical_gradient #2층 신경망 class TwoLayerNet: #가중치 초기화 #input_size : 입력층의 갯수 #hidden_size : 은닉층의 갯수 #output_size : 출력층의 갯수 #weight_init_std : ?? def __init__(s..
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3층 신경망 구현해보기딥러닝 2020. 1. 10. 17:15
import numpy as np def sigmoid(x): return 1/(1+np.exp(-x)) def identy_function(x): return x def init_network(): network = {} network['W1'] = np.array([[0.1, 0.3, 0.5], [0.2, 0.4, 0.6]]) network['b1'] = np.array([0.1, 0.2, 0.3]) network['W2'] = np.array([[0.1, 0.4], [0.2, 0.5], [0.3, 0.6]]) network['b2'] = np.array([0.1, 0.2]) network['W3'] = np.array([[0.1, 0.3], [0.2, 0.4]]) network['b3'] = np...