Deep Learning/from scratch I
[밑바닥부터 시작하는 딥러닝 - 3장 신경망]
y= h(b+w1x1+w2x2) 가중치곱에 편향을 더한후 활성화 함수를 거쳐 output으로 출력됨. 활성화 함수는 말 그대로 입력신호의 총합이 활성화를 일으키는지를 정하는 역할을 함. 활성화 함수는 비선형함수로 분류됨 활성화 함수 1. 시그모이드 함수 신경망에서 자주이용되는 함수이다 def sigmoid(x): return 1/ (1+np.exp(-x)) 2. 계단함수 0이하는 0, 양수는 1로 나타나는 함수다. 넘파이 배열에 관하여 다음과 같이 구현함 def step_function(x): y = x>0 return y.astype(np.int) return y.astype(np.int)는 boolean 형태로 true false가 나올때, 이것을 1,0으로 변환함 시각화 하면 다음과 같이 나온다 i..
