본문 바로가기

소프트맥스4

9. 다중 분류 구현하기(심화실습) 이전시간에 언급한 대로, Iris 꽃 데이터 중 일부(30개)를 불러와 학습해 볼 것이다. 아래 파일을 임포트한다. 사용하기 쉽게 미리 원-핫 인코딩을 하였다. 1. 데이터 준비 파일을 임포트하고 슬라이스를 통해 입력데이터 input, 목표값 데이터 target으로 분리한다. import numpy as np from numpy import genfromtxt np.random.seed(220106) data = genfromtxt('IRIS_tiny_onehot.csv', delimiter=',', skip_header=1) input = data[:, 0:4] target = data[:, 4:7] W = np.random.randn(3, 4) B = np.random.randn(3, 1) learn.. 2022. 1. 9.
8. 다중 분류 구현하기(기초실습) 이전시간에 소프트맥스, 크로스엔트로피를 이용하여 아이리스 꽃 분류 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 이론적으로 알아보았다. 이번엔 단 한개의 데이터를 이용하여 이론을 넘파이 코드로 작성하고 pytorch와 비교해보는 시간을 갖도록 하겠다. 1. 데이터 정의 입력 input, 목표값 target, 가중치 W, 편향 B, 학습률 learning_rate를 정의한다. import numpy as np np.random.seed(220106) input = np.array([[1.2, 2.4, 3.6, 1.8]], dtype=np.float32) target = np.array([[0, 0, 1]], dtype=np.int32) W = np.random.randn(3, 4) B = np.random.randn(3.. 2022. 1. 9.
7. 다중 분류 구현하기(이론) 이번 시간에는 소프트맥스 함수로 출력되는 다중 분류 구현하기를 이론적으로 살펴보겠다. 대표적인 문제로 아이리스(Iris) 꽃 분류 문제가 있다. 아래 자료를 살펴보자. 1. 데이터 살펴보기 1) 데이터 속성 : 4가지 (1) sepal_length : 꽃잎 길이 (2) sepal_width : 꽃잎 너비 (3) petal_lenth : 꽃받침 길이 (4) petal_width : 꽃받침 너비 2) 데이터 분류 : 3가지(setosa, versicolor, virginica) 4가지의 데이터 속성을 입력받아 3가지의 아이리스 꽃 분류를 하는 문제이다. 2. 정의하기 1) 입력값(input)을 아래와 같이 정의한다. 2) 목표값(target) 아래와 같이 정의한다. 3) 가중치(weight)와 편향(bias.. 2022. 1. 8.
6. 소프트맥스(softmax) 함수 탐구 소프트맥스(softmax)함수는 딥러닝에서 다중 분류에 쓰이는데 오늘은 그 유래, 정의, 장점과 단점을 다루고자 한다. 1. 유래 학부과정 물리학을 공부하다 보면 열 및 통계물리(줄여서 통계물리)를 공부할 때가 온다.(본인은 미천한 물리 학사임) 통상적으로 기체는 수 많은 입자들로 구성되어 있는데 (기본 10^(23)개) 입자들 각각에 대한 운동 방정식을 세우는 것은 불가능에 가깝다. 따라서 미시세계의 입자 운동을 통계적으로 분석하는 것이 통계물리이다. 통계물리의 아버지라 물리는 루드비히 볼츠만이 대표적인 물리학자이다. (개인적으로 아인슈타인, 파인만보다 더 천재적이라고 생각한다.) 볼츠만 전기로 가장 유명한 '볼츠만의 원자' 라는 책이 있다. 과학에 관심이 많은 학생부터 어른까지 물리학을 공부한다면 두.. 2022. 1. 7.

티스토리툴바