파프양의 일상블로그

[Deeplearning] LOGISTIC REGRESSION CODE REVIEW-1 해당 포스팅은 Coursera에서 진행하는 Deeplearning의 Neural Networks and Deep Learning의 코드를 개인의 학업을 목적으로 리뷰한 내용으로 오류가 있을 수도 있으며, 목차는 아래와 같다. 전체 프로세스 1. Packages: 필요한 Package import 2. Overview of the problem set: 필요한 Data Set import 후, 시각화(산점도) 3. General architecture of the learning algorithm 4. Building of the parts of algorithm 4-1. Helper function: sigmoid 함..

문자열 자료형-문자 표시하기: Format을 이용한 포매팅 참고자료: wikidocs.net/13#_15 Neural Network 의 일부를 예제로 하여 문자열 자료형의 문자표시 방법을 알아보자. parameters라는 딕셔너리(Dictionary)의 구조는 다음과 같이 되어있다고 하자. parameters = {"W1": W1, "b1": b1, "W2": W2, "b2": b2, "W3": W3, "b3": b3, "W4": W4, "b4": b4} parameters의 값을 불러올 때 우리는 parameters["W1"] 이라는 식으로 불러올 수 있을 것이다. 그런데 우리가 W에 해당하는 값들을 모두 불러와야 하는 상황이라면, 어떻게 표현할 수 있을까? Format 함수를 이용하는 방법 다음과 같..

참조사이트 numpy.org/doc/stable/reference/routines.array-manipulation.html 포스팅 목적 Deep learning을 공부하면서 사용하는 Numpy 라이브러리 메소드들의 정의와 사용법을 정리한다. 포스팅 방식 필요한 메소드명 : numpy.org의 해당 페이지 참조 링크 메소드에 대한 간략한 설명 : 필요 시 자세한 설명 및 활용법은 다른 포스팅으로 작성후 본문링크 numpy의 자료형 The N-Dimensional array: ndarray ndarray는 동일한 유형 및 크기의 항목으로 구성된 (일반적으로 고정 크기) 다차원 컨테이너입니다. 배열의 차원 및 항목 수는 각 차원의 크기를 지정하는 N 개의 음이 아닌 정수의 튜플 인 모양에 의해 정의됩니다. ..