책 [밑바닥부터 시작하는 딥러닝] 정리 - 4

퍼셉트론과 신경망의 주된 차이는 활성화 함수 뿐이다.

퍼셉트론은 뉴런 사이에 0 혹은 1이 흘렀다면 신경망에서는 연속적인 실수가 흐른다.

계단 함수와  시그모이드 함수의 공통점 :

1. 입력이 중요하면 큰 값을 출력하고 입력이 중요하지 않으면 작은 값을 출력한다.
2. 입력이 아무리 작거나 커도 출력은 0에서 1사이 이다. 
3. 비선형 함수이다 

ReLU 함수 : 입력이 0을 넘으면 그 입력을 그대로 출력하고, 0 이하이면 0을 출력하는 함수

np.maximum 함수 : 두 입력 중 큰 값을 선택해 반환하는 함수

np.dot( ) 함수 : 내적, 즉 행렬곱을 수행하는 함수

※ 1차원과 다차원 배열의 곱도 가능하다!  ex) 2  X  2행,3열  (가능) / 2행3열 X 3 (가능)

 

 

astype() 메서드 : 넘파이 배열의 자료형을 변환할 때 사용. ex) y = y.astype(np.int)

Numpy 배열 설명 : https://datascienceschool.net/view-notebook/35099ac4aea146c69cc4b3f50aec736f/

•  Numpy 의 array 함수에 리스트를 넣으면 배열로 변환해 준다.
• 배열과 리스트는 다르다.
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