회귀분석: 전복의 고리 수 추정 신경망
단층 퍼셉트론 신경망 구조 뉴럴 네트워크로 표현한 회귀분석. (Linear 하다.) 가장 기본적인 신경망 구조 일련의 퍼셉트론을 한 줄로 배치 입력 벡터 하나로부터 출력 벡터 하나를 단번에 생성 입출력 벡터 입력벡터: x = (x1,x2,x3,x4) 출력벡터: y = (y1,y2,y3) 퍼셉트론 열 p1,p2,p3 출력 벡터 크기만큼의 퍼셉트론 배치 가중치(weight, parameter) 입력 벡터와 퍼셉트론 사이를 완전 연결 [입력벡터크기, 퍼셉트론 개수] 형태의 행렬 편향(bias , constant) 퍼셉트론 별로 가산되는 스칼라 값 [퍼셉트론 개수] 형태의 벡터 텐서 다차원 숫자 배열 정도로 이해해도 무방 스칼라, 벡터 행렬: 각각 0차원, 1차원, 2차원 텐서 텐서 연산 파이썬의 numpy 라..
2020. 9. 16.
