우잉's Development

3.4 3층 신경망 구현하기 3.4.3 구현 정리 init_network() 함수는 가중치와 편향을 초기화 하고 이들을 딕셔너리 변수인 network에 저장합니다. 그리고 forward() 함수는 입력신호를 출력으로 변환하는 처리과정을 모두 구현합니다. 3.5 출력층 설계하기 기계학습 문제 ① 분류 : 데이터가 어느 클래스에 속하는지 문제 ex) 항등함수 ② 회귀 : 입력데이터에서 (연속적인) 수치를 예측하는 문제 ex) 소프트맥스 함수 신경망은 분류와 회귀 문제 모두 이용할 수 있습니다. 다만 어떤 문제냐에 따라 출력층에 사용하는 활성화 함수가 달라집니다. 3.5.1 항등함수와 소프트맥스 함수 구현하기 항등함수는 입력을 그대로 출력합니다. 즉, 입력과 출력이 항상 같습니다. 한편, 분류에서 사용하는 소..