인공지능/이론 적용 (3) 썸네일형 리스트형 MNIST with multi-layer perceptron MNIST Dataset¶multi-layer perceptron for multi-class classification¶0~9 사이의 흑백 손글씨가 무슨 숫자인지 알아맞히는 알고리즘을 작성해보도록 하겠다. mnist.load_data()에 커서를 옮긴 후 Shift+Tab를 쳐본다. 그러면 그 함수에 대한 설명이 나오는데 그 중 Returns 항목을 보면 라고 쓰여있다. 그것을 토대로 mnist.load_data()의 반환형식을 알 수 있으며 해당하는 형태로 값을 받아주면 된다. In [1]: import numpy as np from keras.datasets import mnist (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() print(X_t.. Single-layer Perceptron for Multi-class Classification MNIST Dataset¶Single-layer Perceptron for Multi-class Classification¶0~9 사이의 흑백 손글씨가 무슨 숫자인지 알아맞히는 알고리즘을 작성해보도록 하겠다. mnist.load_data()에 커서를 옮긴 후 Shift+Enter를 쳐서 나온 설명에서 Returns 항목을 보면 라고 쓰여있다. 그것을 토대로 mnist.load_data()의 반환형식을 파악한 후 해당하는 형태로 값을 받아주면 된다. In [1]: import numpy as np from keras.datasets import mnist (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() print(X_train.shape, X_test... Single-layer Perceptron 적용 섭씨 화씨 변환¶섭씨를 화씨로 변환시키는 공식을 Single-layer Perceptron이 찾아나가게끔 하겠다. 먼저 -50~100 사이의 랜덤한 섭씨값 100개를 만들고 각각을 화씨로 변환한다. In [1]: import numpy as np celsius = np.random.randint(low=-50, high=101, size=100) fahrenheit = celsius * 1.8 + 32 print("celsius\n", celsius) print("\n") print("fahrenheit\n", fahrenheit) celsius [ 29 88 57 32 53 21 84 78 45 -22 2 40 62 35 -39 18 43 -23 57 0 73 85 66 17 67 -27 -5 -6 6.. 이전 1 다음