3.5 신경망

신경망은 분류와 회귀 모두에 이용할 수 있음 일반적으로 회귀에는 항등함수, 분류에는 소프트맥스 함수를 사용 항등함수는 입력을 그대로 출력함 그림 3-21 소프트맥스 함수 exp(x) 는 e^x 를 뜻하는 지수함수 n은 출력층의 뉴런수 yk는 그중 k번쨰 출력 분자는 ak의 지수함수 , 분모는 모든 a의 지수함수의 합 import numpy as np import matplotlib.pylab as plt def softmax(a): exp_a = np.exp(a) sum_exp_a = np.sum(exp_a) y = exp_a / sum_exp_a return y a = np.array([0.3, 2.9, 4.0]) print(softmax(a)) #[0.01821127 0.24519181 0.73659691] 이렇게 구현하면 오버플로우 문제가 있음 import numpy as np import matplotlib.pylab as plt def softmax(a): c = np.ma...

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