신경망학습2 4-2. 신경망 학습 4.4. 기울기 앞 절에서는 x0 와 x1 의 편미분을 변수별로 따로 계산했다. 가령 x0 = 3, x1 = 4 일 때 (x0 , x1) 양쪽의 편미분을 묶어 계산한다고 생각해보자. 위처럼 모든 변수의 편미분을 벡터로 정리한 것을 기울기(gradient)라고 한다. 기울기는 다음과 같이 구현할 수 있다. def numerical_gradient(f, x): h = 1e-4 #0.0001 grad = np.zeros_like(x) #x와 형상이 같은 zero 배열 생성 for idx in range(x.size): tmp_val = x[idx] # f(x+h) 계산 x[idx] = tmp_val + h fxh1 = f(x) # f(x-h) 계산 x[idx] = tmp_val - h fxh2 = f(x) g.. 2020. 3. 25. 4-1. 신경망 학습 4. 신경망 학습 학습이란 훈련 데이터로부터 가중치 매개변수의 최적값을 자동으로 획득하는 것을 뜻한다. 4장에서는 신경망이 학습할 수 있도록 해주는 지표인 손실 함수를 다뤄본다. 손실 함수의 결괏값을 가장 작게 만드는 가중치 매개변수를 찾는 것이 학습의 목표다. 이번 장에서는 손실 함수의 값을 가급적 작게 만드는 기법으로 함수의 기울기를 활용하는 경사법을 살펴본다. 4.1. 데이터에서 학습한다. 신경망의 특징은 데이터를 보고 학습할 수 있다는 점이다. 데이터에서 학습한다는 것은 가중치 매개변수의 값을 데이터를 보고 자동으로 결정한다는 뜻이다. 실제 신경망에서 매개변수를 수작업으로 정한다는 것은 불가능하다. 신경망 학습에 대해 살펴보고 파이썬으로 MNIST 데이터셋의 손글씨 숫자를 학습하는 코드를 구현해본.. 2020. 3. 16. 이전 1 다음
