numpy를 이용해 행렬곱과 numpy연산으로 다층 퍼셉트론을 구현하였다. 테스트에는 pandas와 iris데이터셋을 이용하였다.
활성화 함수 forward는 순방향 연산. withGrad는 순방향 연산 결과와 함께 미분 값을 함께 계산한다. AFUNCTION = namedtuple('actFn', ['forward', 'withGrad']) sigmoid = lambda x: 1/(1+np.exp(-x)) def sigmoid_withgrad(x): y = sigmoid(x) drv = y*(1-y) return y, np.diag(drv.flatten()) relu = lambda x: np.maximum(0, x) def relu_withgrad(x): y = relu(x) drv = np.where(y <= 0, 0, 1) return y, np.diag(drv.flatten()) identity = lambda x: x def identity_withgrad(x): drv ...
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layer
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신경망
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머신러닝
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딥러닝
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다층
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perceptron
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numpy
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multi
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MLP
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퍼셉트론
