전체 글 (52) 썸네일형 리스트형 신경망-1 (Neural Network) 퍼셉트론은 AND, OR 게이트의 진리표를 보면서 우리 인간이 적절한 가중치 값을 수동으로 결정했다. 신경망은 가중치 매개변수의 적절한 값을 데이터로부터 자동으로 학습하여 이 문제를 해결해 준다. 1. 퍼셉트론에서 신경망으로 1-1. 신경망의 예 아래 그림에서 가장 왼쪽줄을 입력층, 맨 오른쪽 줄을 출력층, 중간 줄을 은닉층이라고 한다. 은닉층의 뉴런은 (입력층이나 출력층과는 달리) 사람들의 눈에는 보이지 않는다. 아래의 신경망은 모두 3층으로 구성되지만, 가중치를 갖는 층은 2개 뿐이기 때문에. 2층 신경망 이라고 한다. 1-3. 활성화 함수의 등장 입력신호의 총합을 출력 신호로 변환하는 함수를 활성화 함수(activation function) 이라고 한다. "활성화" 라는 이름이 말해주듯이 활성화 함.. 134. Gas Station There are n gas stations along a circular route, where the amount of gas at the ith station is gas[i]. You have a car with an unlimited gas tank and it costs cost[i] of gas to travel from the ith station to its next (i + 1)th station. You begin the journey with an empty tank at one of the gas stations. Given two integer arrays gas and cost, return the starting gas station's index if you can trav.. 확률변수 (random variable) 확률변수(random variable) : 특정 확률 분포와 연관되어 있는 변수를 의미한다. 확률변수의 기대값(expected value) : 모든 확률변수의 확률을 해당 확률변수의 값으로 가중평균한 값 간단하게 동전의 앞면이 나오면 1 동전의 뒷면이 나오면 0인 확률변수를 예시로 들 수 있다. 값이 0인 확률변수의 확률은 0.5 이며 값이 1인 확률변수의 확률 또한 0.5 이다. 기댓값은 $1/2(= 0 * 1/2 + 1 * 1/2)$ 이다. 또 다른 예로, range(10) 에서 나온 값을 생각해볼 수 있다. 이 경우는, 0부터 9까지 모든 변수의 값에 대한 확률은 0.1 이다. 여기서 확률 변수의 기댓값은 4.5 이다. 확률변수 또한 보통 사건처럼 조건부 확률을 구할 수 있다. 만약 $X$ 라는 확.. 이전 1 ··· 6 7 8 9 10 11 12 ··· 18 다음
