코드 한줄

위 책을 읽고 코드로 구현하기에 적합하도록 수식을 변경하여 정리했습니다. keras, tensorflow 등의 라이브러리 없이 numpy 행렬 연산을 통해 직접 feed forward, back propagation 을 구현하여 학습을 할 수 있도록 코드를 구현했습니다. Perceptron 다수의 입력을 받아서 모두 더한 뒤 특정한 함수를 통과시켜 얻은 결과는 아래와 같이 정리할 수 있습니다. $ u = \sum_{i=1}^{3}{w_i \cdot a_i} + b $ $ z = f(u) $ f : activation function Multiple Layer Perceptron ■ 다층 layer를 가지는 퍼셉트론을 도식화 하면 아래와 같은 그림으로 표현 가능합니다. 우선 진행에 앞서 혼동이 되지 않도록..