[python] ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๋ฌธ์ œ ํ•ด๊ฒฐ ์ „๋žต 1๊ถŒ :: ์‹œ๊ณ„ ๋งž์ถ”๊ธฐ (p168) ๋ฌธ์ œ
Algorithm ๋ฌธ์ œ/์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๋ฌธ์ œํ•ด๊ฒฐ์ „๋žต 2020. 2. 15. 22:18

6.8 ๋ฌธ์ œ: ์‹œ๊ณ„ ๋งž์ถ”๊ธฐ (๋ฌธ์ œ ID: CLOCKSYNC, ๋‚œ์ด๋„: ์ค‘) ๋ฌธ์ œ 4x4 ๊ฒฉ์ž ํ˜•ํƒœ๋กœ ๋ฐฐ์น˜๋œ ์—ด์—ฌ์„ฏ ๊ฐœ์˜ ์‹œ๊ณ„๊ฐ€ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ด ์‹œ๊ณ„๋“ค์€ ๋ชจ๋‘ 12์‹œ, 3์‹œ, 6์‹œ, ํ˜น์€ 9์‹œ๋ฅผ ๊ฐ€๋ฆฌํ‚ค๊ณ  ์žˆ๋Š”๋ฐ, ์ด ์‹œ๊ณ„๋“ค์ด ๋ชจ๋‘ 12์‹œ๋ฅผ ๊ฐ€๋ฆฌํ‚ค๋„๋ก ๋ฐ”๊พธ๊ณ  ์‹ถ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์‹œ๊ณ„์˜ ์‹œ๊ฐ„์„ ์กฐ์ž‘ํ•˜๋Š” ์œ ์ผํ•œ ๋ฐฉ๋ฒ•์€ ์—ด ๊ฐœ์˜ ์Šค์œ„์น˜๋“ค์„ ์กฐ์ž‘ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์œผ๋กœ, ๊ฐ ์Šค์œ„์น˜๋“ค์€ ๋ชจ๋‘ ์ ๊ฒŒ๋Š” ์„ธ ๊ฐœ์—์„œ ๋งŽ๊ฒŒ๋Š” ๋‹ค์„ฏ ๊ฐœ์˜ ์‹œ๊ณ„์— ์—ฐ๊ฒฐ๋˜์–ด ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ํ•œ ์Šค์œ„์น˜๋ฅผ ๋ˆ„๋ฅผ ๋•Œ๋งˆ๋‹ค, ํ•ด๋‹น ์Šค์œ„์น˜์™€ ์—ฐ๊ฒฐ๋œ ์‹œ๊ณ„๋“ค์˜ ์‹œ๊ฐ„์€ 3์‹œ๊ฐ„์”ฉ ์•ž์œผ๋กœ ์›€์ง์ž…๋‹ˆ๋‹ค. (12์‹œ์ผ๋•Œ๋Š” 3์‹œ๋กœ, 3์‹œ=>6์‹œ, 6์‹œ =>9์‹œ, 9์‹œ=>12์‹œ) ์Šค์œ„์น˜๋“ค๊ณผ ๊ทธ๋“ค์ด ์—ฐ๊ฒฐ๋œ ์‹œ๊ณ„๋“ค์˜ ๋ชฉ๋ก์ด ์ฃผ์–ด์ง€๊ณ  ํ˜„์žฌ ๊ฐ€๋ฆฌํ‚ค๋Š” ์‹œ๊ฐ„๋“ค์ด ์ฃผ์–ด์กŒ์„ ๋•Œ ๋ชจ๋“  ์‹œ๊ณ„๋ฅผ 12์‹œ๋กœ ๋Œ๋ฆฌ๊ธฐ ์œ„ํ•ด ์ตœ์†Œํ•œ ..

[python] ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๋ฌธ์ œ ํ•ด๊ฒฐ ์ „๋žต 1๊ถŒ :: ๊ฒŒ์ž„ํŒ ๋ฎ๊ธฐ (p159) ๋ฌธ์ œ
Algorithm ๋ฌธ์ œ/์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๋ฌธ์ œํ•ด๊ฒฐ์ „๋žต 2020. 2. 14. 22:53

6.5 ๋ฌธ์ œ : ๊ฒŒ์ž„ํŒ ๋ฎ๊ธฐ (๋ฌธ์ œ ID: BOARDCOVER, ๋‚œ์ด๋„: ํ•˜) ๋ฌธ์ œ H X W ํฌ๊ธฐ์˜ ๊ฒŒ์ž„ํŒ์ด ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๊ฒŒ์ž„ํŒ์€ ๊ฒ€์€ ์นธ๊ณผ ํฐ ์นธ์œผ๋กœ ๊ตฌ์„ฑ๋œ ๊ฒฉ์ž ๋ชจ์–‘์„ ํ•˜๊ณ  ์žˆ๋Š”๋ฐ ์ด ์ค‘ ๋ชจ๋“  ํฐ ์นธ์„ ์„ธ ์นธ์งœ๋ฆฌ L์ž ๋ชจ์–‘์˜ ๋ธ”๋ก์œผ๋กœ ๋ฎ๊ณ  ์‹ถ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋•Œ ๋ธ”๋ก๋“ค์€ ์ž์œ ๋กญ๊ฒŒ ํšŒ์ „ํ•ด์„œ ๋†“์„ ์ˆ˜ ์žˆ์ง€๋งŒ, ์„œ๋กœ ๊ฒน์น˜๊ฑฐ๋‚˜, ๊ฒ€์€ ์นธ์„ ๋ฎ๊ฑฐ๋‚˜, ๊ฒŒ์ž„ํŒ ๋ฐ–์œผ๋กœ ๋‚˜๊ฐ€์„œ๋Š” ์•ˆ ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋‹ค์Œ ๊ทธ๋ฆผ์€ ํ•œ ๊ฒŒ์ž„ํŒ๊ณผ ์ด๋ฅผ ๋ฎ๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ๋ณด์—ฌ์ค๋‹ˆ๋‹ค. ๊ฒŒ์ž„ํŒ์ด ์ฃผ์–ด์งˆ ๋•Œ ์ด๋ฅผ ๋ฎ๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์˜ ์ˆ˜๋ฅผ ๊ณ„์‚ฐํ•˜๋Š” ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์„ ์ž‘์„ฑํ•˜์„ธ์š”. ์‹œ๊ฐ„ ๋ฐ ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ ์ œํ•œ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์€ 2์ดˆ ์•ˆ์— ์‹คํ–‰๋˜์–ด์•ผ ํ•˜๋ฉฐ, 64MB ์ดํ•˜์˜ ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•ด์•ผ๋งŒ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ž…๋ ฅ ์ž…๋ ฅ์˜ ์ฒซ ์ค„์—๋Š” ํ…Œ์ŠคํŠธ ์ผ€์ด์Šค์˜ ์ˆ˜ C(C=0 and tmp[0]=0 and tmp[1]=0 ..

[python] ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๋ฌธ์ œ ํ•ด๊ฒฐ ์ „๋žต 1๊ถŒ :: ์†Œํ’ (p155) ๋ฌธ์ œ
Algorithm ๋ฌธ์ œ/์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๋ฌธ์ œํ•ด๊ฒฐ์ „๋žต 2020. 2. 12. 01:28

6.3 ๋ฌธ์ œ: ์†Œํ’ (๋ฌธ์ œ ID: PICNIC, ๋‚œ์ด๋„: ํ•˜) ๋ฌธ์ œ ์•ˆ๋“œ๋กœ๋ฉ”๋‹ค ์œ ์น˜์› ์ต์Šคํ”„๋ ˆ์Šค๋ฐ˜์—์„œ๋Š” ๋‹ค์Œ ์ฃผ์— ์œจ๋™๊ณต์›์œผ๋กœ ์†Œํ’์„ ๊ฐ‘๋‹ˆ๋‹ค. ์›์„ ์„ ์ƒ๋‹˜์€ ์†Œํ’ ๋•Œ ํ•™์ƒ๋“ค์„ ๋‘ ๋ช…์”ฉ ์ง์„ ์ง€์–ด ํ–‰๋™ํ•˜๊ฒŒ ํ•˜๋ ค๊ณ  ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋Ÿฐ๋ฐ ์„œ๋กœ ์นœ๊ตฌ๊ฐ€ ์•„๋‹Œ ํ•™์ƒ๋“ค๋ผ๋ฆฌ ์ง์„ ์ง€์–ด ์ฃผ๋ฉด ์„œ๋กœ ์‹ธ์šฐ๊ฑฐ๋‚˜ ๊ฐ™์ด ๋Œ์•„๋‹ค๋‹ˆ์ง€ ์•Š๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์—, ํ•ญ์ƒ ์„œ๋กœ ์นœ๊ตฌ์ธ ํ•™์ƒ๋“ค๋ผ๋ฆฌ๋งŒ ์ง์„ ์ง€์–ด์•ผ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๊ฐ ํ•™์ƒ๋“ค์˜ ์Œ์— ๋Œ€ํ•ด ์ด๋“ค์ด ์„œ๋กœ ์นœ๊ตฌ์ธ์ง€ ์—ฌ๋ถ€๊ฐ€ ์ฃผ์–ด์งˆ ๋•Œ, ํ•™์ƒ๋“ค์„ ์ง ์ง€์„ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์˜ ์ˆ˜๋ฅผ ๊ณ„์‚ฐํ•˜๋Š” ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์„ ์ž‘์„ฑํ•˜์„ธ์š”. ์ง์ด ๋˜๋Š” ํ•™์ƒ๋“ค์ด ์ผ๋ถ€๋งŒ ๋‹ค๋ฅด๋”๋ผ๋„ ๋‹ค๋ฅธ ๋ฐฉ๋ฒ•์ด๋ผ๊ณ  ๋ด…๋‹ˆ๋‹ค. ์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด ๋‹ค์Œ ๋‘ ๊ฐ€์ง€ ๋ฐฉ๋ฒ•์€ ์„œ๋กœ ๋‹ค๋ฅธ ๋ฐฉ๋ฒ•์ž…๋‹ˆ๋‹ค. (ํƒœ์—ฐ,์ œ์‹œ์นด)(์จ๋‹ˆ,ํ‹ฐํŒŒ๋‹ˆ)(ํšจ์—ฐ,์œ ๋ฆฌ) (ํƒœ์—ฐ,์ œ์‹œ์นด)(์จ๋‹ˆ,์œ ๋ฆฌ)(ํšจ์—ฐ, ํ‹ฐํŒŒ๋‹ˆ) ์‹œ..

[python] ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๋ฌธ์ œ ํ•ด๊ฒฐ ์ „๋žต 1๊ถŒ :: ๋ณด๊ธ€๊ฒŒ์ž„ (p150) ๋ฌธ์ œ
Algorithm ๋ฌธ์ œ/์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๋ฌธ์ œํ•ด๊ฒฐ์ „๋žต 2020. 2. 11. 16:48

์˜ˆ์ œ: ๋ณด๊ธ€ ๊ฒŒ์ž„ (๋ฌธ์ œ ID: BOGGLE, ๋‚œ์ด๋„: ํ•˜) ๋ฌธ์ œ 5*5 ํฌ๊ธฐ์˜ ์•ŒํŒŒ๋ฒณ ๊ฒฉ์ž๋ฅผ ๊ฐ€์ง€๊ณ  ํ•˜๋Š” ๊ฒŒ์ž„. ๊ฒŒ์ž„์˜ ๋ชฉ์ ์€ ์ƒํ•˜์ขŒ์šฐ / ๋Œ€๊ฐ์„ ์œผ๋กœ ์ธ์ ‘ํ•œ ์นธ๋“ค์˜ ๊ธ€์ž๋“ค์„ ์ด์–ด์„œ ๋‹จ์–ด๋ฅผ ์ฐพ์•„๋‚ด๋Š” ๊ฒƒ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๊ฐ ๊ธ€์ž๋“ค์€ ๋Œ€๊ฐ์„ ์œผ๋กœ๋„ ์ด์–ด์งˆ ์ˆ˜ ์žˆ์œผ๋ฉฐ, ํ•œ ๊ธ€์ž๊ฐ€ ๋‘ ๋ฒˆ ์ด์ƒ ์‚ฌ์šฉ๋  ์ˆ˜๋„ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ฃผ์–ด์ง„ ์นธ์—์„œ ์‹œ์ž‘ํ•ด์„œ ํŠน์ • ๋‹จ์–ด๋ฅผ ์ฐพ์„ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š”์ง€ ํ™•์ธํ•˜๋Š” ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ํ’€์–ด ๋ด…์‹œ๋‹ค. ์ž…๋ ฅ 1 1 PRETTY ์ถœ๋ ฅ True ํ’€์ด ๊ฐ„๋‹จํ•œ ๋ฐฉ๋ฒ• ์ƒ๊ฐ ์™„์ „ ํƒ์ƒ‰ ๋ฌธ์ œ ๋ถ„ํ•  ์ฒซ ๊ธ€์ž ์ฐพ๊ธฐ => ๋‹ค์Œ ๊ธ€์ž๋ฅผ ์ฃผ๋ณ€์—์„œ ์ฐพ๊ธฐ ๊ธฐ์ € ์‚ฌ๋ก€ ์„ ํƒ ๋” ์ด์ƒ์˜ ํƒ์ƒ‰ ์—†์ด ๊ฐ„๋‹จํžˆ ๋‹ต์„ ๋‚ผ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๊ฒฝ์šฐ ์ฒ˜์Œ ์ฃผ์–ด์ง„ ์œ„์น˜๊ฐ€ ์›ํ•˜๋Š” ๋‹จ์–ด์˜ ์ฒซ ๊ธ€์ž๊ฐ€ ์•„๋‹Œ ๊ฒฝ์šฐ ์‹คํŒจ 1์— ํ•ด๋‹นํ•˜์ง€ ์•Š๊ณ  ์›ํ•˜๋Š” ๋‹จ์–ด๊ฐ€ 1๊ธ€์ž์ธ ๊ฒฝ์šฐ ์„ฑ๊ณต ๋‘˜์˜ ์ˆœ์„œ๋Š” ๋ฐ”๋€Œ..

์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ ์ •๋ฆฌ [๋ณธ๋ก 6] :: deep neural network์—์„œ์˜ backpropagation
์ปดํ“จํ„ฐ๊ณผํ•™ (CS)/AI 2020. 2. 10. 20:14

deep neural network์—์„œ์˜ backpropagation backpropagation ์›๋ž˜ backpropagation(์—ญ์ „ํŒŒ)๋Š” ํ•™์Šต ๋ฐฉ์‹์ด ์•„๋‹ˆ๋ผ perceptron์—์„œ loss function์˜ ๊ธฐ์šธ๊ธฐ๋ฅผ ๊ณ„์‚ฐํ•˜๋Š” ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์„ ๋œปํ•˜์ง€๋งŒ, ๋„“์€ ์˜๋ฏธ์—์„œ๋Š” ๊ธฐ์šธ๊ธฐ๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ํ•™์Šต ๋ฐฉ์‹์œผ๋กœ ์“ฐ์ธ๋‹ค. ์ฐธ๊ณ  : https://en.wikipedia.org/wiki/Backpropagation delta rule https://en.wikipedia.org/wiki/Delta_rule delta rule์˜ ์ •์˜์™€ ์ฆ๋ช… delta rule์€ backpropagation ๋ฐฉ๋ฒ• ์ค‘ ํ•˜๋‚˜์ด๋‹ค. delta rule์€ ์™œ multi-layer์—์„œ ์‚ฌ์šฉํ•  ์ˆ˜ ์—†๋Š”๊ฐ€... ๋ณธ๋ก 5์—์„œ์™€ ๊ฐ™์ด ์ฒ˜์Œ์—๋Š” ์‹ ๊ฒฝ๋งํ•™์Šต์—์„œ d..

์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ ์ •๋ฆฌ [๋ถ€๋ก] :: theta๊ฐ€ ํ•„์š”ํ•œ ์ด์œ 
์ปดํ“จํ„ฐ๊ณผํ•™ (CS)/AI 2020. 2. 10. 19:57

theta๊ฐ€ ํ•„์š”ํ•œ ์ด์œ  ์œ„์˜ ๊ทธ๋ฆผ์€ theta๊ฐ€ ์—†์„ ๋•Œ์˜ ์—ฐ์‚ฐ์„ ๋‚˜ํƒ€๋‚ธ ๊ฒƒ์ด๋‹ค. ์ด ๋•Œ ํ™œ์„ฑํ™” ํ•จ์ˆ˜๊ฐ€ sigmoid๋ผ๋ฉด ์ž…๋ ฅ์ด (0,0)์ผ ๋•Œ ์ถœ๋ ฅ์ด ๋‹ค๋ฅธ ์ˆ˜๊ฐ€ ๋‚˜์˜ค๋Š” ๊ฒฝ์šฐ๋ฅผ ๋งŒ์กฑํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์„๊นŒ? theta๊ฐ€ ์—†๋‹ค๋ฉด net์€ ์ž…๋ ฅ์ด (0,0)์ผ ๋•Œ ํ•ญ์ƒ 0์ด๋‹ค. ๋”ฐ๋ผ์„œ ์ถœ๋ ฅ์€ sigmoid ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ๊ฑฐ์ณ ํ•ญ์ƒ 1/2 ์ด ๋‚˜์˜จ๋‹ค. (0,0)์˜ ์ž…๋ ฅ์—์„œ ๋‹ค๋ฅธ ์ถœ๋ ฅ์ด ๋‚˜์˜ค๊ฒŒ ํ•˜๋ ค๋ฉด sigmoid ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ output์ถ•(y์ถ•) ๋ฐฉํ–ฅ์œผ๋กœ ์›€์ง์ผ ์ˆ˜ ์žˆ์–ด์•ผํ•œ๋‹ค. ์ด ์—ญํ• ์„ ์œ„ํ•ด์„œ theta๋Š” ์กด์žฌํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด๋‹ค! net = x1*w1 + x2*x2 + theta , O = f(net) = f(theta) ์ด๋ฏ€๋กœ theta ๋งŒํผ ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋ฅผ net์ถ•์œผ๋กœ ์ด๋™ํ•œ ๊ฒƒ์ฒ˜๋Ÿผ ์ƒ๊ฐํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. ์™ผ์ชฝ ๊ธฐ์กด์˜ sigmoid ํ•จ์ˆ˜์—์„œ (0..

[python] ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๋ฌธ์ œ ํ•ด๊ฒฐ ์ „๋žต 1๊ถŒ :: ๋กํŽ˜์Šคํ‹ฐ๋ฒŒ (p6) ๋ฌธ์ œ
Algorithm ๋ฌธ์ œ/์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๋ฌธ์ œํ•ด๊ฒฐ์ „๋žต 2020. 2. 10. 19:01

๋ฌธ์ œ : ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๋ฌธ์ œ ํ•ด๊ฒฐ ์ „๋žต [๋กํŽ˜์Šคํ‹ฐ๋ฒŒ] p6 ๋ฌธ์ œ ์ปค๋‹ค๋ž€ ๊ณต์—ฐ์žฅ์„ ๋นŒ๋ ค์„œ ๋ก ํŽ˜์Šคํ‹ฐ๋ฒŒ์„ ๊ฐœ์ตœํ•˜๋ ค๊ณ  ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ด ํŽ˜์Šคํ‹ฐ๋ฒŒ์€ ์—ฌ๋Ÿฌ ๋‚  ๋™์•ˆ ์ง„ํ–‰๋˜๋ฉฐ, ํ•˜๋ฃจ์— ํ•œ ํŒ€์˜ ๋ฐด๋“œ๊ฐ€ ๊ณต์—ฐ์žฅ์—์„œ ์ฝ˜์„œํŠธ๋ฅผ ํ•˜๊ฒŒ ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ „์ฒด ๋ฐด๋“œ๋ฅผ ๋ช‡ ํŒ€ ์„ญ์™ธํ•  ์ง€๋Š” ์•„์ง ๊ฒฐ์ •ํ•˜์ง€ ์•Š์•˜์ง€๋งŒ, ํŽ˜์Šคํ‹ฐ๋ฒŒ์˜ ๊ฐ„ํŒ ์Šคํƒ€์ธ L๊ฐœ์˜ ํŒ€์€ ์ด๋ฏธ ์„ญ์™ธ๊ฐ€ ๋๋‚œ ์ƒํƒœ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๋”ฐ๋ผ์„œ ํŽ˜์Šคํ‹ฐ๋ฒŒ์€ ์ตœ์†Œ L์ผ ์ด์ƒ ์ง„ํ–‰ํ•˜๊ฒŒ ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋ฒˆ์— ์‚ฌ์šฉํ•  ๊ณต์—ฐ์žฅ์€ ํ•˜๋ฃจ ๋นŒ๋ฆฌ๋Š” ๋ฐ ๋“œ๋Š” ๋น„์šฉ์ด ๋งค์ผ ๋งค์ผ ๋‹ค๋ฆ…๋‹ˆ๋‹ค. ๋•Œ๋ฌธ์— ๊ณต์—ฐ ์ผ์ •์„ ์ž˜ ์ •ํ•ด์„œ ๊ณต์—ฐ์žฅ ๋Œ€์—ฌ ๋น„์šฉ์„ ์ค„์ด๋ ค๊ณ  ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์•ž์œผ๋กœ N์ผ๊ฐ„์˜ ๊ณต์—ฐ์žฅ ๋Œ€์—ฌ ๋น„์šฉ์„ ์•Œ๊ณ  ์žˆ๋‹ค๊ณ  ํ•ฉ์‹œ๋‹ค. ์ด ์ค‘ L์ผ ์ด์ƒ์„ ์—ฐ์†ํ•ด์„œ ๋Œ€์—ฌํ•˜๋˜, ๊ณต์—ฐ์žฅ์„ ํ•˜๋ฃจ ๋นŒ๋ฆฌ๋Š” ๋ฐ ๋“œ๋Š” ํ‰๊ท  ๋น„์šฉ์„ ์ตœ์†Œํ™”ํ•˜๋ ค๋ฉด ์–ด๋–ป๊ฒŒ ๊ณต์—ฐ์žฅ์„ ๋นŒ๋ ค์•ผ ํ• ๊นŒ์š”?..

์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ ์ •๋ฆฌ [๋ณธ๋ก 5] :: ์‹ ๊ฒฝ๋ง์˜ ์›๋ฆฌ
์ปดํ“จํ„ฐ๊ณผํ•™ (CS)/AI 2020. 2. 9. 00:04

์‹ ๊ฒฝ๋ง์˜ ์›๋ฆฌ ์ด์ œ multi-layer perceptron์„ ์ด์šฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๊ฒŒ ๋˜์—ˆ์ง€๋งŒ, ์ •ํ™•ํžˆ ๊ตฌ๋™์‹œํ‚ค๊ธฐ ์œ„ํ•ด ์•Œ์•„์•ผํ•  ๊ฒƒ์ด ์žˆ๋‹ค. ์ฃผ์–ด์ง„ input์„ ๊ฐ€์ง€๊ณ  ๊ณ„์‚ฐ์„ ํ•ด์„œ output์„ ๋‚ผ ์ˆ˜๋Š” ์žˆ์ง€๋งŒ, output ๊ฐ’์ด ์ฃผ์–ด์ง„ ์ •๋‹ต๊ณผ ๋‹ค๋ฅผ ๋•Œ ํ•™์Šตํ•˜๋Š” ๊ธฐ๋Šฅ์„ ์•„์ง ๊ตฌํ˜„ํ•˜์ง€ ๋ชปํ–ˆ๋‹ค. ์—ฌ๊ธฐ์„œ ํ•™์Šต์ด๋ž€ w๊ฐ’์„ ์กฐ์ •ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์„ ๋งํ•œ๋‹ค. w๊ฐ’์„ ์กฐ์ •ํ•˜๋Š” ํ•™์Šต์„ ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด์„œ๋Š” ๋žœ๋ค, ์กฐ๊ธˆ์”ฉ ์˜ฎ๊ฒจ๋ณด๊ธฐ ์˜ ๋ฐฉ์‹๋ณด๋‹ค๋Š” ๋ฏธ๋ถ„์„ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ์ข‹๋‹ค. w์— ๋Œ€ํ•œ Error์˜ ๋ฏธ๋ถ„๊ฐ’์„ ๊ตฌํ•œ ํ›„ ๋ฐ˜๋Œ€์ชฝ์œผ๋กœ ์ผ์ •์น˜๋งŒํผ ์›€์ง์—ฌ์•ผ ํ•˜๋ฏ€๋กœ Error๋ฅผ w์˜ ์‹์œผ๋กœ ๋‚˜ํƒ€๋‚ผ ์ˆ˜ ์žˆ์–ด์•ผ ํ•˜๊ณ , ์กฐ์ •๋˜๋Š” w์˜ ๊ฐ’์„ ์ด์™€ ๊ด€๋ จํ•˜์—ฌ ํ‘œํ˜„ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์–ด์•ผํ•œ๋‹ค. ๊ฒฐ๊ตญ error๋ฅผ ์ค„์ด๊ธฐ ์œ„ํ•ด w๊ฐ’์„ ์กฐ์ •ํ•˜๋Š” ๊ณผ์ •์— error์— ๋Œ€ํ•œ w์˜ ๋ฏธ๋ถ„๊ฐ’์ด ํ•„์š”..