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<div style='display: inline'> <h1 style='font-family: Malgun Gothic, Consolas; font-size: 20pt; color: #006699; text-align: center; font-weight: bold'>C# - 3층 구조의 신경망</h1> <p> 아래의 책에 보면,<br /> <br /> <pre style='margin: 10px 0px 10px 10px; padding: 10px 0px 10px 10px; background-color: #fbedbb; overflow: auto; font-family: Consolas, Verdana;' > 실체가 손에 잡히는 딥러닝 ; <a target='tab' href='http://www.yes24.com/Product/Goods/74258238'>http://www.yes24.com/Product/Goods/74258238</a> </pre> <br /> 3층 신경만을 표현한 파이썬 용 소스 코드가 나오는데 다음과 같습니다.<br /> <br /> <pre style='margin: 10px 0px 10px 10px; padding: 10px 0px 10px 10px; background-color: #fbedbb; overflow: auto; font-family: Consolas, Verdana;' > # <a target='tab' href='http://nanya-kanya.net/index.php/1232/#outline__1_29'>http://nanya-kanya.net/index.php/1232/#outline__1_29</a> import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.arange(-1.0, 1.0, 0.2) Y = np.arange(-1.0, 1.0, 0.2) Z = np.zeros((10, 10)) w_im = np.array([[2.0, -2.0], [1.0, 4.0]]) w_mo = np.array([[1.0], [-1.0]]) b_im = np.array([3.0, -3.0]) b_mo = np.array([0.1]) def middle_layer(x, w, b): u = np.dot(x, w) + b return 1 / (1 + np.exp(-u)) def output_layer(x, w, b): u = np.dot(x, w) + b return u for i in range(10): for j in range(10): inp = np.array([X[i], Y[j]]) mid = middle_layer(inp, w_im, b_im) out = output_layer(mid, w_mo, b_mo) Z[j][i] = out[0] plt.imshow(Z, "gray", vmin = 0.0, vmax = 1.0) plt.colorbar() plt.show() </pre> <br /> C#으로 표현한 후,<br /> <br /> <pre style='margin: 10px 0px 10px 10px; padding: 10px 0px 10px 10px; background-color: #fbedbb; overflow: auto; font-family: Consolas, Verdana;' > using MathNet.Numerics.LinearAlgebra; using System; using System.Linq; using np = PythonUtils; using vector = MathNet.Numerics.LinearAlgebra.Vector<double>; using matrix = MathNet.Numerics.LinearAlgebra.Matrix<double>; class Program { static void Main(string[] args) { var X0 = np.arange(-1.0, 1.0, 0.2).ToArray(); var X1 = np.arange(-1.0, 1.0, 0.2).ToArray(); double[,] Y = new double[X0.Length, X1.Length]; matrix w_im = GetMatrix(new[] { -4.0, 4.0 }, new[] { -4.0, -4.0 }); matrix w_mo = GetMatrix(new[] { 1.0 }, new[] { -1.0 }); vector b_im = GetVector(3.0, -3.0); vector b_mo = GetVector(0.1); Func<vector, matrix, vector, vector> middle_layer = (x, w, b) => { vector u = x * w + b; return 1 / (1 + np.exp(-u)); }; Func<vector, matrix, vector, vector> output_layer = (x, w, b) => { return x * w + b; }; for (int i = 0; i < X0.Length; i++) { for (int j = 0; j < X1.Length; j++) { var inp = GetVector(X0[i], X1[j]); var mid = middle_layer(inp, w_im, b_im); var outp = output_layer(mid, w_mo, b_mo); Y[j, i] = outp[0]; } } OutputImage("layer3_neuron.png"); void OutputImage(string fileName) { Gridmap grid = new Gridmap(371, 371); grid.Show(Y, fileName); } } private static Matrix<double> GetMatrix(params double[][] values) { return CreateMatrix.DenseOfRows(values.Length, values[0].Length, values); } private static Vector<double> GetVector(params double [] values) { return CreateVector.DenseOfArray(values); } } </pre> <br /> 실행해 보면, 좌측의 출력은 matplotlib의 출력이고 우측은 C# 출력입니다.<br /> <br /> <img onclick='toggle_img(this)' class='imgView' alt='layer3_neuron.png' src='/SysWebRes/bbs/layer3_neuron.png' /><br /> <br /> 제 경우에, 신경망 출력의 값을 단순히 다음과 같이 gray 색으로 보간했는데,<br /> <br /> <pre style='margin: 10px 0px 10px 10px; padding: 10px 0px 10px 10px; background-color: #fbedbb; overflow: auto; font-family: Consolas, Verdana;' > double minX = gridmap.Min(); double maxX = gridmap.Max(); Func<double, double> lerf = (value) => { <span style='color: blue; font-weight: bold'>return (value - minX) / (maxX - minX);</span> }; for (int i = 0; i < count; i++) { double h, l, s; double r1, g1, b1; h = 0; <span style='color: blue; font-weight: bold'>l = lerf(gridmap[i]);</span> s = 0; pl.hlsrgb(h, l, s, out r1, out g1, out b1); r[i + 16] = (int)(r1 * 255.0); g[i + 16] = (int)(g1 * 255.0); b[i + 16] = (int)(b1 * 255.0); } </pre> <br /> matplotlib과 차이가 납니다. 어쩌면 보간 방식의 차이일 수도 있고, HLS to RGB 방식의 차이일 수 있는데 중요한 것은 신경망 출력이 가중치와 편향에 따라 다양해진다는 점이므로 넘어가도 좋겠습니다.<br /> <br /> (<a target='tab' href='https://www.sysnet.pe.kr/bbs/DownloadAttachment.aspx?fid=1480&boardid=331301885'>첨부 파일은 이 글의 예제 코드를 포함</a>합니다.)<br /> </p><br /> <br /><hr /><span style='color: Maroon'>[이 글에 대해서 여러분들과 의견을 공유하고 싶습니다. 틀리거나 미흡한 부분 또는 의문 사항이 있으시면 언제든 댓글 남겨주십시오.]</span> </div>
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