[책] 비전공자를 위한 딥러닝_02: 가중치행렬

선형함수를 행렬로 표현해보고

가중치를 곱해주는 !! 가중치 행렬을 파이썬으로 실행해본다.

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##arry # deepleaning #93p
import numpy as np

X=np.array([[-1.7,-10.3,0,0,1,1],[-7.7,4.7,0,1,0,1],[9.3,5.7,0,0,1,1]])
W=np.array([2,-2,0.5,0.2,0.1,-3])
##X=데이터 123 ///W=가중치 w12345 ///1 * bias

#print(np.matmul(X,W.T))
#T는 transpose 행렬 세로로 바꿔줌

#4
W2=np.array([[2,-2,0.5,0.2,0.1,-3],[2,-1,0.1,0.3,-0.5,-2]])
print(np.matmul(X,W2.T))›

 

x 가 들어온 특성 데이터 값이다. 여기서 3개가 들어왔기 때문에

출력 값 새로운 특성이 3개가 된다.

W는 가중치 값이다. 각 특성에 대한 가중치

X의 끝에 1이 붙는것은 동일한 bias를 더해주기 위해서다. W의 맨 끝값은 bias 값이다 

가중치의 개수는 특성의 개수와 같다.x의 열개수.

 

 **np의 .T는 행렬을 세로로 바꿔주는 함수 !

***np.array([[],[],[]]) : 마지막에 대괄호 빼먹으면 갯수 초과됐다고 에러뜬다 ..

 

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(설정 )