밑바닥부터 시작하는 딥러닝 3장 정리

<이 챕터에서 알아볼 것>

3.1 신경망이란

3.2 활성화함수

3.3 다차원 배열의 계산

3.4 신경망에서의 행렬

3.5 3층 신경망 구현

3.6 출력층 설계

3.7 손글씨 숫자 인식

 

 

3.1 신경망이란

 

 

3.2 활성화함수

 

 

 

 

 

 

 

 

3.3 다차원 배열의 계산

 

 

 

 

3.4 신경망에서 행렬

 

 

3.5 3층 신경망 구현 해보기 

 

3층 신경망을 구현할 때 사용할 파라미터는 다음과 같다 

 

sigmoid 함수를 정의한 뒤, 그저 차례로 가중치와 편향값을 연산한 결과를 구한다

 

위의 결과를 함수로 정리하면 다음과 같이 구현이 가능하다 (결과또한 바뀌지 않는다)

 

3.6 출력층 설계

 

 

 

 

 

softmax1 함수는 기존의 softmax식 그대로를 구현한 식이고, softmax2 함수는 수정한 softmax식을 구현한 식이다. 출력 결과는 동일하다

 

3.7 손글씨 숫자 인식