수수께끼 고양이

텐서플로를 활용하여 7 세그먼트 숫자 값에 따라 표시되는 LED의 ON, OFF 값을 입력 받아 2진수로 출력하는 인공신경망을 구성하고 학습합니다. numpy 배열로 데이터 초기화하기 # _7seg_data.py import numpy as np np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) X=np.array([ [ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0 ], # 0 [ 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0 ], # 1 [ 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0 ], # 2 [ 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1 ], # 3 [ 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1 ], # 4 [ 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1 ], # 5 [ 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1 ], ..

소프트 맥스 활성화 함수 (파이썬 shell에서 확인) from math import exp as e (e(1.3)),(e(5.1)),(e(2.2)),(e(0.7)),(e(1.1)) sumY=e(1.3)+e(5.1)+e(2.2)+e(0.7)+e(1.1) sumY (e(1.3)/sumY,e(5.1)/sumY,e(2.2)/sumY,e(0.7)/sumY,e(1.1)/sumY) * 소수점 조절 from math import exp as e print('%.6f'%e(1.3)) print('{:.6f}'.format(e(1.3))) print(f'{e(1.3):.6f}') 소프트 맥스 함수의 분모 크기 줄이기 (파이썬 shell에서 확인) from math import exp as e (e(1.3-5.1),e(5..

연습문제 1. 텐서플로를 사용하여 2입력 1출력 인공 신경망 구현하기 import tensorflow as tf import numpy as np X=np.array([[2,3]]) # 입력데이터 YT=np.array([[27]]) # 목표데이터(라벨) W=np.array([[3],[4]]) # 가중치 B=np.array([1]) # 편향 model=tf.keras.Sequential([ tf.keras.Input(shape=(2,)), # 입력층 노드의 개수를 1로 설정합니다. tf.keras.layers.Dense(1) # 출력층 노드의 개수를 1로 설정합니다. ]) # 신경망 모양 결정(W,B 내부적 준비) model.layers[0].set_weights([W,B]) model.compile(op..

퍼셉트론의 한계 : XOR 단층 신경망은 입력값과 가중치의 곱의 합을 바로 출력값으로 내보내어 XOR 문제를 해결하려고 시도하는 과정에서 한계에 다다릅니다. 단층 신경망으로 구현할 수 없었던 XOR 게이트 문제를 다층 퍼셉트론이 개발되면서 해결되었습니다. 다층 퍼셉트론은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성된 모델로 XOR 게이트의 경우 두개의 입력값과 하나의 출력값을 가진 단층 퍼셉트론 세개를 조합하여 해결할 수 있습니다. AND 구현 def AND(x1,x2): w1,w2=0.4,0.4 # 가지돌기의 굵기 b=-0.6 # 축삭돌기의 굵기(두께), 역치 s=x1*w1+x2*w2+b return 0 if s

편향 개념 : 앞에서 구한 퍼셉트론 수식을 변형하여 역치를 편향 개념으로 바꾸어 봅시다. AND 구현 def AND(x1,x2): w1,w2=0.4,0.4 # 가지돌기의 굵기 b=-0.6 # 축삭돌기의 굵기(두께), 역치 s=x1*w1+x2*w2+b return 0 if s

퍼셉트론 구현하기 : AND, NAND, OR 게이트를 구현해봅니다. AND 구현 def AND(x1,x2): w1,w2=0.4,0.4 # 가지돌기의 굵기 t=0.6 # 축삭돌기의 굵기, 역치 s=x1*w1+x2*w2 return 0 if s