대전대학교 딥러닝, 인공지능 오류 역전파 알고리즘 과제

소개글

대전대학교 컴퓨터공학과 김용수 교수님께서 과제로 부여하시는 오류 역전파 알고리즘 코드입니다.

김용수 교수님께서 진행하시는 딥러닝, 인공지능, 기계학습(DSC공유대학)에서 매번 부여되는 과제로 상당한 비중(20% 내외)을 차지하고 있습니다.

저는 이 과제로 기계학습에서 A+를 받았습니다.

목차

1. Import 함수
2. 데이터 읽기 함수
3. 파일 경로 및 데이터 읽기
4. 헬퍼 함수
5. 신경망 클래스
6. 신경망 생성 및 훈련
7. 훈련 라벨 및 훈련 실행
8. 테스트 데이터에 대한 예측 수행 및 레이블 출력

본문내용

1. Import 함수

import os
import math
import random

이 코드는 파이썬에서 세 개의 표준 라이브러리를 가져오는(import) 구문을 사용하고 있다. 각각의 라이브러리는 다음과 같은 용도로 사용된다.

가. import os: os 모듈은 운영 체제와 상호 작용하기 위한 다양한 기능을 제공한다. 예를 들어, 파일 시스템을 탐색하거나, 환경 변수에 접근하거나, 운영 체제의 종류를 확인하는 등의 작업을 수행할 수 있다.

나. import math: math 모듈은 수학적 연산을 위한 함수와 상수를 제공한다. 예를 들어, 삼각 함수(sin, cos, tan), 지수 및 로그 함수, 제곱근 계산 같은 기본적인 수학 연산을 수행할 수 있다.

다. import random: random 모듈은 난수를 생성하는 함수들을 제공한다. 이 모듈을 사용하면 임의의 숫자를 생성하거나, 리스트에서 무작위로 항목을 선택하거나, 데이터를 무작위로 섞는 등의 작업을 할 수 있다.

이 코드는 자체적으로는 아무런 작업도 수행하지 않는다. 단지 이 세 모듈을 현재의 파이썬 스크립트나 인터랙티브 세션에서 사용할 수 있도록 만든다. 이후에 각 모듈의 함수나 변수를 사용하기 위한 준비 단계라고 볼 수 있다.

2. 데이터 읽기 함수

def read_data(file_path):
data = []
with open(file_path, 'r') as file:
for line in file:
data.append([float(x) for x in line.strip().split()])
return data

참고 자료

없음