Keep-H's Hardware Design Study Notes

가중치와 편향을 임의의 값으로 초기화 한 후 앞으로 값을 개선해나가려고 한다. 신경망 가중치와 편향은 층별로 묶여 행렬과 벡터로 표현된다. 코드로 구현할 때는 2차원 numpy배열을 사용하며, 편향은 1차원 numpy배열을 사용하여 나타낸다. 사용할 신경망이 몇 개의 층으로 구성되어 있는지 알 수 없기 때문에 신경망의 각 요소를 따로 저장할 수 없다. 따라서 모든 층의 가중치와 편향을 하나의 파이썬 딕셔너리에 저장한다. 변수 이름을 key로, value를 가중치와 편향으로 저장한다. 예를들어 parameters라는 딕셔너리를 생성한 뒤, parameters['W1']에는 첫 번째 가중치를 입력하고 parameters['b3']에는 세 번째 층 편향을 저장한다. def initialize_parameter..

numpy를 기반으로 만들어진 pandas는 외부 데이터를 읽고 쓸 수 있으며 정리된 데이터를 새로운 파일에 저장할 수 있다. 데이터를 시각화할 수 있으며 표 형식의 데이터를 다룰 수 있게 된다. pandas 설치 pip install pandas 2차원 배열의 데이터 시각화 임의의 2차원 배열을 작성한 뒤 DataFrame을 이용하여 시각화 한다. 1. numpy를 이용한 경우 np.array(two_dimensional_list) # array([['dongwook', '50', '86'], ['sineui', '89', '31'], ['ikjoong', '68', '91'], ['yoonsoo', '88', '75']], dtype='