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맛동산

3층 신경망 구현

에서 0->1층으로의 전달 import numpy as np def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) # numpy의 브로드캐스트 X = np.array([1.0, 0.5]) W1 = np.array([[0.1, 0.3, 0.5], [0.2, 0.4, 0.6]]) B1 = np.array([0.1, 0.2, 0.3]) A1 = np.dot(X, W1) + B1 print(A1) Z1 = sigmoid(A1) print(Z1) 0 - 1층. A 활성화 함수로 sigmoid를 사용(http://tastydarr.tistory.com/137) 절차에 따른 구현 import numpy as np def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) ..
파이썬/딥러닝 구현 2017. 5. 19. 16:38
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