수수께끼 고양이

numpy, matplotlib 라이브러리를 이용하여 딥러닝 학습 예제 1. w, b, E의 관계 살펴보기 import numpy as np # numpy 행렬 import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib 그래프로 표현해줌 fig = plt.figure(figsize=(8,8)) ax = fig.add_subplot(projection='3d') ax.set_title("wbE",size=20) ax.set_xlabel("w", size=14) ax.set_xlabel("b", size=14) ax.set_xlabel("E", size=14) x=2 yT=10 w=np.random.uniform(-200,200,10000) b=np.random.uniform(-200,..

* 텐서플로우, 오픈cv, matplotlib, numpy 설치가 필요합니다. 1. 1입력 1출력 인공 신경망 구현하기 import tensorflow as tf import numpy as np X=np.array([[2]]) # 입력데이터(가로가 2개) YT=np.array([[10]]) # 목표데이터(라벨) W=np.array([[3]]) # 가중치 B=np.array([1]) # 편향 model=tf.keras.Sequential([ tf.keras.Input(shape=(1,)), # 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_w..