240508(수) 10주차수업

#오늘 테스트케이스

 10101

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 10101 추가로 해봤음.

#에러제곱의 합이 0.3 or 0.1일때 학습종료

각 패턴당(타겟 - 출력) 0.1이고 세개니까 0.3

if(err제곱의합 < 0.3) 이런식으로

#백프로파게이션해서 웨이트를고침

입력
출력
피드포워드
에러
백프로파게이션(에러를 되돌려서 웨이트를 고쳐야하니까)
웨이트고침

 

총점55 평균16.8 필기15,실기40
구글 텐서플로우 인공지능 개발프로그램 (무거움)
import nn 뉴런(럴?)네트워크
import optim 최적화
히든층이 적으면 못푸는문제들이 있음
히든층은 꼭 그런건 아닌데 다층퍼셉트론은 피라미드형

 

교수님의 torch_MLP_TCEL_v0_CPU.ipynb 자료설명

클래스갯수 = 출력갯수
타겟갯수 = 클래스갯수 * 패턴갯수
파이토치의 자료구조가 다 tensor로 되어있어서 torch.tensor쓴다. 
배열 + 필요한기능 다있어서 tensor쓴다.

파이토치에서 tensor를 배열로 배열로 tensor로 바꾸는게 뭐니 챗gpt에 물어보면 나옴.

requires_grad=True는 기울기를 계산하고 기울기가 바뀌면 웨이트를 변화시킬거다.

MSELoss는 MinSquareErrorLoss함수 자주쓰인다. (cost를 계산하는거다 , 코스트함수)

GD = GradientDecent (경사하강법) Stocastic :통계력

경사하강하다가 가끔 올라가도 미친척하고 따라간다. (원래라면 내려가다가 살짝 올라가려는 경사가 있으면 그자리에서 학습을 멈췄음)

 optimizer.step()은 웨이트 업데이트

 

z는 출력

 

자료실에 올릴테니 돌려보고와라.

print(x)도 해보고 해봐라

 

밑에코드 나오는 것 부터는 수업안했음

x1=

x2=

x3=

x4=