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신경망 keras로 접근하기 - 동일한 코드로 cpu, gpu 모두 사용가능 tensorflow로 만든 코드보다 짧고 쉽게 만들 수 있다. 경사하강법을 이용했던 부분을 'adam'함수를 통해 간단하게 구현 가능from tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Denseimport numpyimport tensorflow as tfseed = 0numpy.random.seed(seed)tf.random.set_seed(seed)X = numpy.array([[0,0], [0,1], [1,0], [1,1]])Y = numpy.array([[0], [1], [1], [0]])# 딥러닝 구조를 결정 (모델을 설정하고 실행하는 부분)model =.. 2024. 6. 5.
신경망의 이해 뉴런: 정보처리를 하는 가장 최소의 단위전위가 임계값을 넘으면 다음 뉴런으로 신호를 전달하고, 임계값에 미치지 못하면 아무것도 하지 않음. 파라미터가 뉴런을 비슷하게 흉내낸 것임. cnn -> 영상처리rnn -> 자연어처리 퍼셉트론  y= ax + by : 출력  a: 가중치  x: 입력   다층 퍼셉트론ex) xor 연산 가운데 숨어있는 은닉층으로 퍼셉트론이 각각 자신의 w와 b를 알아낼 수 있다.>> xor 문제의 해결import numpy as np# 가중치와 바이어스w11 = np.array([-2,-2])w12 = np.array([2,2])w2 = np.array([1,1])b1 = 3b2 = -1b3 = -1# 퍼셉트론def MLP(x, w, b): y = np.sum(w * x) + b .. 2024. 6. 5.
이코테 2021 - 그리디 (탐욕법) - 현재 상황에서 지금 당장 좋은 것만 고르는 방법 (= 탐욕법)- 단순히 가장 좋아보이는 것만 반복적으로 고르는 것이 맞는가?> 일반적인 상황에서 그리디 알고리즘은 최적의 해를 보장할 수 없을 때가 많다. 대표문제 1N= 1,260일때 500*2 + 100*2 + 50*1 + 10*1큰 단위의 화폐부터 돈을 거슬러 주는 것이 최적의 해를 보장하는 이유는?> 가지고 있는 동전 중에서 큰 단위가 항상 작은 단위의 배수이므로 작은 단위의 동전들을 종합해 다른해가 나올 수 없기 때문이다n = 1260count = 0# 큰 단위의 화폐부터 차례대로 확인하기array = [500, 100, 50, 10]for coin in array: count += n//coin # 해당화폐로 거슬러 줄 수 있는 동전의 개수 .. 2024. 6. 1.
ISLP Chapter 13 Multiple Testing 2 13.3; 고전적인 해결책The Family-Wise Error Rate  13.3.1 FWER 이란?; m개의 가설검정을 수행할 때 적어도 한 개의 1종 오류를 발생시킬 확률 여기서 V는 유형 I 오류(false positives 또는 거짓 발견이라고도 함) 수를 나타내고, S는 true positives 수, U는 true negatives 수, W는 유형 II 오류(false negatives이라고도 함) 수를 나타낸다. 그런 다음 계열별 오류율은 FWER = Pr(V ≥ 1)로 지정된다. p-값이 α 미만인 귀무 가설을 기각하는 전략(즉, 유의수준 α에서 각 귀무 가설에 대한 제1종 오류를 제어)은 다음과 같은 FWER로 이어진다.FWER(α) = 1 − Pr(V = 0)              .. 2024. 4. 18.
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