신경망2 (R3)제09강(3.1)신경망 표기** wij 주의 - 출력 i 로 들어가는 입력 j 신경망 공부를 하게 되면 여러가지 표기법을 접하게 됩니다. 다음은 간단한 신경망을 표시한 것입니다. (1) 우선 입력 a, b,c 로 입력 변수가 3개 있습니다. (2) 입력된 a,b,c 에 가중치가 적용됩니다. Wa, Wb, Wc (3) 입력된 값의 (가중) 합계를 구합니다. Σ 입력값 X 가중치 X = a Wa + b Wb + c Wc 회귀분석의 경우와 비슷한 형태입니다. (4) 입력된 값의 합계(가중합계)에 시그모이드 함수를 적용합니다. 로지스틱 회귀분석의 경우와 비슷한 형태를 가집니다. (5) 시그모이드 함수의 결과가 출력(y) 가 됩니다. 여러 시그모이드 함수 중에서 로지스틱함수가 가장 많이 사용됩니다. 이번에는 두 개의 출력이 있는 경우를 설명합니다. 입력변수가 X1, X2, X3 으로 세 개.. 2021. 5. 12. (R1)제14강(6.1) 신경망(Neural Network) 실습 - 데이터(iris), 패키지(neuralnet) 이번 시간은 R응용 머신러닝 실습 시간입니다. 딥러닝 공부를 하기 전에, 또는 딥러닝을 조금 보다 보면 간단한 실습이라도 먼저 해보고 싶은 생각이 들곤 합니다. 머신러닝의 마지막인 신경망에 관한 간단한 실습을 합니다. 데이터는 그동안 많이 사용하여 왔고, 우리에게 익숙한 붓꽃 데이터입니다. install.packages("neuralnet") # 패키지 neurlanet 설치 library(neuralnet) # 패키지 neuralnet 로드 # iris 데이터를 이용하여 Species 예측을 하는데 hidden layer=1 로 지정 model_neu 2020. 12. 29. 이전 1 다음