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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(분류)</h1> <p> 지난 글에 이어서,<br /> <br /> <pre style='margin: 10px 0px 10px 10px; padding: 10px 0px 10px 10px; background-color: #fbedbb; overflow: auto; font-family: Consolas, Verdana;' > C# - 3층 구조의 신경망 ; <a target='tab' href='http://www.sysnet.pe.kr/2/0/11969'>http://www.sysnet.pe.kr/2/0/11969</a> </pre> <br /> 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 신경망을 이용한 분류 예제를 파이썬 코드로 싣고 있습니다.<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_30'>http://nanya-kanya.net/index.php/1232/#outline__1_30</a> import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.arange(-1.0, 1.0, 0.1) Y = np.arange(-1.0, 1.0, 0.1) w_im = np.array([[1.0, 2.0], [2.0, 3.0]]) w_mo = np.array([[ -1.0, 1.0], [1.0, -1.0]]) b_im = np.array([0.3, -0.3]) b_mo = np.array([0.4, 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 np.exp(u) / np.sum(np.exp(u)) x_1 = [] y_1 = [] x_2 = [] y_2 = [] for i in range(20): for j in range(20): inp = np.array([X[i], Y[j]]) mid = middle_layer(inp, w_im, b_im) out = output_layer(mid, w_mo, b_mo) if out[0] > out[1]: x_1.append(X[i]) y_1.append(Y[j]) else: x_2.append(X[i]) y_2.append(Y[j]) plt.scatter(x_1, y_1, marker="+") plt.scatter(x_2, y_2, marker="o") plt.show() </pre> <br /> 역시 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>; using System.Collections.Generic; class Program { static void Main(string[] args) { var X = np.arange(-1.0, 1.0, 0.1).ToArray(); var Y = np.arange(-1.0, 1.0, 0.1).ToArray(); List<double> x1 = new List<double>(); List<double> x2 = new List<double>(); List<double> y1 = new List<double>(); List<double> y2 = new List<double>(); matrix w_im = GetMatrix(new[] { 1.0, 2.0 }, new[] { 2.0, 3.0 }); matrix w_mo = GetMatrix(new[] { -1.0, 1.0 }, new[] { 1.0, -1.0 }); vector b_im = GetVector(0.3, -0.3); vector b_mo = GetVector(0.4, 0.1); Func<vector, matrix, vector, vector> middle_layer = (x, w, b) => { vector u = x * w + b; return <a target='tab' href='http://www.sysnet.pe.kr/2/0/11966'>1 / (1 + np.exp(-u))</a>; // sigmoid }; Func<vector, matrix, vector, vector> output_layer = (x, w, b) => { vector u = x * w + b; return <a target='tab' href='http://www.sysnet.pe.kr/2/0/11966'>np.exp(u) / np.sum(u)</a>; // softmax }; for (int i = 0; i < X.Length; i++) { for (int j = 0; j < Y.Length; j++) { var inp = GetVector(X[i], Y[j]); var mid = middle_layer(inp, w_im, b_im); var outp = output_layer(mid, w_mo, b_mo); if (outp[0] > outp[1]) { x1.Add(X[i]); y1.Add(Y[j]); } else { x2.Add(X[i]); y2.Add(Y[j]); } } } OutputImage("layer3_neuron_classification.png"); void OutputImage(string fileName) { Gridmap grid = new Gridmap(471, 471); grid.Show(x1.ToArray(), y1.ToArray(), x2.ToArray(), y2.ToArray(), fileName); } } } </pre> <br /> 실행해 보면 다음의 분류 상태를 볼 수 있습니다.<br /> <br /> <img alt='layer3_neuron_classification.png' src='/SysWebRes/bbs/layer3_neuron_classification.png' /><br /> <br /> (<a target='tab' href='https://www.sysnet.pe.kr/bbs/DownloadAttachment.aspx?fid=1483&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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