IT (197) 썸네일형 리스트형 [TAVE/밑딥] ch03 신경망 | 02 활성화 함수 참고자료: 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 💡 활성화 함수는 임계값을 경계로 출력이 바뀌는데, 이런 함수를 계단 함수라고 한다. 그렇다면 계단 함수 이외의 함수를 사용하면 어떻게 될까? 신경망에서 이용하는 활성화 함수를 알아보자! 1. 시그모이드 함수 👉🏻신경망에서 자주 이용하는 활성화 함수이다. 신경망에서 입력을 받으면 해당 함수를 이용해 신호를 변환하고 출력을 돌려주는 변환기이다. 2. 계단 함수 구현하기 파이썬으로 계단 함수를 이해해보자! def step_fuction(x): if x > 0: return 1 else: return 0 👉🏻계단 함수를 단순하게 구현하면 다음과 같다. 하지만 인수 x는 실수(부동소수점)만 받아들이기 때문에 넘파이 배열도 지원하도록 수정이 필요하다. def step_fuct.. [TAVE/밑딥] ch03 신경망 | 01 퍼셉트론에서 신경망으로 참고자료: 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 1. 신경망의 예 입력층 은닉층: 은닉층의 뉴런은 사람 눈에는 보이지 않는다. 출력층 💡신경망은 총 3개의 층으로 구성되지만 가중치를 갖는 층은 2개뿐이므로 '2층 신경망'이라고 한다. 2. 퍼셉트론 복습 b: 편향, 뉴련이 얼마나 쉽게 활성화되느냐를 제어한다. w1, w2: 각 신호의 가중치, 각 신호의 영향력을 제어한다. 👉🏻x1, x2, 1이라는 2개의 신호를 입력 받아 각 신호에 가중치를 곱한 후, y를 출력하는 퍼셉트론이다. 그리고 신호를 받는 뉴런이 이 신호들의 값을 더하여 합이 0을 넘으면 1을, 그렇지 않으면 0을 출력한다. 👉🏻편향 입력 신호는 항상 1이다. 👉🏻식은 아래와 같다. h(x)라는 식을 통해 각 신호들의 값을 계산을 한다. 이 h(x)의 .. [BAEKJOON/Python] no.2644 촌수계산 | DFS/BFS 문제 https://www.acmicpc.net/problem/2644 2644번: 촌수계산 사람들은 1, 2, 3, …, n (1 ≤ n ≤ 100)의 연속된 번호로 각각 표시된다. 입력 파일의 첫째 줄에는 전체 사람의 수 n이 주어지고, 둘째 줄에는 촌수를 계산해야 하는 서로 다른 두 사람의 번호가 주어 www.acmicpc.net 1차 풀이 from collections import deque people_count = int(input()) target1, target2 = map(int, input().split()) relationship_count = int(input()) graph = [[] for _ in range(people_count + 1)] check = [0] * (peopl.. [GDSC/AWS] Ch01 서버리스 | 06 서버리스를 도입하면 NoOps인가? & 07 FaaS를 이용하면 서버리스인가? & 08 서버리스를 사용하는 이유는? & 09 서버리스는 비싸다? & 10 FaaS의 단점은? 참고자료: AWS Lambda로 시작하는 서버리스 6. 서버리스를 도입하면 NoOps인가? 📌NoOps: 관리자가 없다는 의미이다. 인터넷이 발전하며 클라우드를 통해 시스템 운영자 없이도 개발자가 네트워크 및 서버 등 다양한 설정을 습득하여 직접 처리할 수 있는 환경이 되었고 직접 개발한 시스템의 장애 발생 또는 요구사항의 대응과 처리 속도가 빠르고 효율적으로 변화하며 관리자의 필요성이 줄어들어 탄생한 용어이다. 👉🏻관리포인트가 줄어들긴 하지만 없다는 것은 아니다. 때문에 운영 중인 시스템에서 문제가 발생하면 해결 전략이 필요하고, 시스템 관리자는 이를 대응하는 방법을 제시해야한다. 👉🏻때문에 초기에는 NoOps가 가능하더라도 서비스의 크기가 커질수록 운영이 필요한 시기가 온다. 7. FaaS를 이용하면.. [GDSC/AWS] Ch01 서버리스 | 01 서버리스란? & 02 Cloud Native Patterns & 03 서버리스의 형태 & 04 서버리스의 예 & 05 스케일 아웃(Scale-Out)과 스케일 업(Scale-Up) 참고자료: AWS Lambda로 시작하는 서버리스 1. 서버리스란? 📌서버가 없다는 의미이다. 👉🏻서버를 직접 구축하지 않고 서비스를 사용함으로써 구축 및 관리 비용을 낮추고, 서버 운영에 따라 발생하는 유지보수의 어려움을 줄인다. 2. Cloud Native Patterns 📌XaaS(Everything as a Service)와 클라우드 네이티브 패턴 📌온프레미스: 소프트웨어 등 솔루션을 클라우드 같은 원격 환경이 아닌 자체적으로 보유한 전산실 서버에 직접 설치해 운영하는 방식이다. Legacy(오래된 방식을 의미): 인프라부터 애플리케이션까지 구축 IaaS(Infrasturcture as a Service): 하드웨어와 가상화, OS 등 인프라 요소를 서비스로 제공 (예: AWS EC2) CaaS(.. [TAVE/밑딥] ch02 퍼셉트론 | 06 NAND에서 컴퓨터까지 참고자료: 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 1. NAND에서 컴퓨터까지 👉🏻이론상 2층 퍼셉트론을 이용하면 '컴퓨터'마저 표현할 수 있다. 비선형인 시그모이드 함수를 활성화 함수로 이용하면 가능하다. [TAVE/밑딥] ch02 퍼셉트론 | 05 다층 퍼셉트론이 충돌한다면 참고자료: 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 1. 기존 게이트 조합하기 XOR 게이트를 만들기 위해 AND, NAND, OR 게이트를 조합하면 된다. 👉🏻 AND, NAND, OR 게이트를 조합해서 만든 XOR 게이트는 위와 같다. x1 x2 s1 s2 y 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 👉🏻NAND의 출력을 s1, OR의 출력을 s2로 해서 만든 진리표이다. 2. XOR 게이트 조합하기 def XOR(x1, x2): s1 = NAND(x1, x2) s2 = OR(x1, x2) y = AND(s1, s2) return y 👉🏻파이썬으로 구현하면 다음과 같다. 👉🏻XOR은 2층 퍼셉트론으로 층이 여러 개인 퍼셉트론을 다층 퍼셉트론이라고 한다. 0층의 두 뉴런이 입력 신호를.. [TAVE/밑딥] ch02 퍼셉트론 | 04 퍼셉트론의 한계 참고자료: 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 1. 도전! XOR 게이트 📌XOR 게이트: 배타적 논리합이라는 논리 회로이다. x1과 x2 중 한 쪽이 1일 때만 1을 출력한다. x1 x2 y 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 👉🏻해당 게이트는 퍼셉트론으로 구현할 수 없다. 2. 선형과 비선형 👉🏻퍼셉트론은 직선 하나로 나눈 영역만 표현할 수 있다는 한계가 있다. 👉🏻곡선의 영역을 비선형 영역, 직선의 영역을 선형 영역이라고 한다. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 25 다음
