Microsoft MVP성태의 닷넷 이야기
Math: 63. C# - 3층 구조의 신경망 [링크 복사], [링크+제목 복사]
조회: 1308
글쓴 사람
정성태 (techsharer at outlook.com)
홈페이지
첨부 파일

C# - 3층 구조의 신경망

아래의 책에 보면,

실체가 손에 잡히는 딥러닝
; http://www.yes24.com/Product/Goods/74258238

3층 신경만을 표현한 파이썬 용 소스 코드가 나오는데 다음과 같습니다.

# http://nanya-kanya.net/index.php/1232/#outline__1_29

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()

C#으로 표현한 후,

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);
    }
}

실행해 보면, 좌측의 출력은 matplotlib의 출력이고 우측은 C# 출력입니다.

layer3_neuron.png

제 경우에, 신경망 출력의 값을 단순히 다음과 같이 gray 색으로 보간했는데,

double minX = gridmap.Min();
double maxX = gridmap.Max();

Func<double, double> lerf = (value) =>
{
    return (value - minX) / (maxX - minX);
};

for (int i = 0; i < count; i++)
{
    double h, l, s;
    double r1, g1, b1;

    h = 0;
    l = lerf(gridmap[i]);
    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);
}

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.

(첨부 파일은 이 글의 예제 코드를 포함합니다.)




[이 글에 대해서 여러분들과 의견을 공유하고 싶습니다. 틀리거나 미흡한 부분 또는 의문 사항이 있으시면 언제든 댓글 남겨주십시오.]

[연관 글]





[최초 등록일: ]
[최종 수정일: 7/7/2019 ]

Creative Commons License
이 저작물은 크리에이티브 커먼즈 코리아 저작자표시-비영리-변경금지 2.0 대한민국 라이센스에 따라 이용하실 수 있습니다.
by SeongTae Jeong, mailto:techsharer@outlook.com

비밀번호

댓글 쓴 사람
 




1  2  3  4  5  6  7  8  9  [10]  11  12  13  14  15  ...
NoWriterDateCnt.TitleFile(s)
12105정성태1/8/2020696디버깅 기술: 153. C# - PEB를 조작해 로드된 DLL을 숨기는 방법
12104정성태1/9/20201120DDK: 9. 커널 메모리를 읽고 쓰는 NT Legacy driver와 C# 클라이언트 프로그램 [4]
12103정성태4/23/20201896DDK: 8. Visual Studio 2019 + WDK Legacy Driver 제작- Hello World 예제 [1]파일 다운로드2
12102정성태1/6/20201287디버깅 기술: 152. User 권한(Ring 3)의 프로그램에서 _ETHREAD 주소(및 커널 메모리를 읽을 수 있다면 _EPROCESS 주소) 구하는 방법
12101정성태1/8/2020810.NET Framework: 876. C# - PEB(Process Environment Block)를 통해 로드된 모듈 목록 열람
12100정성태1/3/2020563.NET Framework: 875. .NET 3.5 이하에서 IntPtr.Add 사용
12099정성태1/3/2020791디버깅 기술: 151. Windows 10 - Process Explorer로 확인한 Handle 정보를 windbg에서 조회
12098정성태9/10/2020788.NET Framework: 874. C# - 커널 구조체의 Offset 값을 하드 코딩하지 않고 사용하는 방법 [3]
12097정성태1/2/2020600디버깅 기술: 150. windbg - Wow64, x86, x64에서의 커널 구조체(예: TEB) 구조체 확인
12096정성태1/2/2020815디버깅 기술: 149. C# - DbgEng.dll을 이용한 간단한 디버거 제작
12095정성태12/27/2019958VC++: 135. C++ - string_view의 동작 방식
12094정성태12/26/2019825.NET Framework: 873. C# - 코드를 통해 PDB 심벌 파일 다운로드 방법
12093정성태12/26/20191007.NET Framework: 872. C# - 로딩된 Native DLL의 export 함수 목록 출력파일 다운로드1
12092정성태12/25/2019864디버깅 기술: 148. cdb.exe를 이용해 (ntdll.dll 등에 정의된) 커널 구조체 출력하는 방법
12091정성태12/25/20191201디버깅 기술: 147. pdb 파일을 다운로드하기 위한 symchk.exe 실행에 필요한 최소 파일 [1]
12090정성태12/24/2019818.NET Framework: 871. .NET AnyCPU로 빌드된 PE 헤더의 로딩 전/후 차이점
12089정성태12/23/2019700디버깅 기술: 146. gflags와 _CrtIsMemoryBlock을 이용한 Heap 메모리 손상 여부 체크
12088정성태12/23/2019588Linux: 28. Linux - 윈도우의 "Run as different user" 기능을 shell에서 실행하는 방법
12087정성태12/21/2019701디버깅 기술: 145. windbg/sos - Dictionary의 entries 배열 내용을 모두 덤프하는 방법 (do_hashtable.py)
12086정성태12/20/2019863디버깅 기술: 144. windbg - Marshal.FreeHGlobal에서 발생한 덤프 분석 사례
12085정성태12/20/2019719오류 유형: 586. iisreset - The data is invalid. (2147942413, 8007000d) 오류 발생 - 두 번째 이야기 [1]
12084정성태12/21/2019824디버깅 기술: 143. windbg/sos - Hashtable의 buckets 배열 내용을 모두 덤프하는 방법 (do_hashtable.py)
12083정성태12/17/20191204Linux: 27. linux - lldb를 이용한 .NET Core 응용 프로그램의 메모리 덤프 분석 방법 [2]
12082정성태12/17/2019887오류 유형: 585. lsof: WARNING: can't stat() fuse.gvfsd-fuse file system
12081정성태12/16/20191043개발 환경 구성: 465. 로컬 PC에서 개발 중인 ASP.NET Core 웹 응용 프로그램을 다른 PC에서도 접근하는 방법 [2]
12080정성태12/16/20191203.NET Framework: 870. C# - 프로세스의 모든 핸들을 열람
1  2  3  4  5  6  7  8  9  [10]  11  12  13  14  15  ...