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HeeJ's

[04] 신경망(2)

넘파이 다차원 배열을 이용해 3층 신경망 구현하기 3층 신경망의 입력층(0층)은 2개, 첫 번째 은닉층(1층)은 3개, 두 번째 은닉층(2층)은 2개, 출력층(3층)은 2개의 노드로 구성된다. 더보기 import numpy as np X = np.array([1.0,0.5]) # X=(x1,x2)의 입력값을 나타낸다. W1 = np.array([[0.1,0.3,0.5],[0.2,0.4,0.6]]) #W는 가중치를 나타내는 값이다. #0층에서 1층으로 가는 화살표의 값이기 때문에 2차원 배열을 이용한다. B1 = np.array([0.1,0.2,0.3]) #B는 편향을 나타낸다. print(W1.shape) #(2, 3) print(X.shape) #(2, ) print(B1.shape) #(3, ) #...
<Machine Learning> 2020. 10. 7. 02:15
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