numpy를 활용하여 FNN을 구현해 보자! config class AttrDict(dict): def __init__(self, *args, **kwargs): super(AttrDict, self).__init__(*args, **kwargs) self.__dict__ = self config = AttrDict() config.lr= 0.001 config.bias = 0.7 config.epochs = 500 Data 클래스 0 데이터에 *10을 하여 차별점을 둠 def generate_binary_dataset(num_samples, num_features, random_state=50): np.random.seed(random_state) # 클래스 0 샘플 생성 num_samples_clas..
Numpy에서는 난수를 생성하는 method들이 있음 random.rand() 0~1 사이의 랜덤 한 실수를 생성한다.(1은 포함되지 않음) rand() 안에 아무것도 안 나오면 스칼라값이 나오고 나머지는 입력한 크기에 맞게 벡터값이 나온다. import numpy as np test = np.random.rand(3,4) print(test) [[0.72298894 0.53186953 0.52394924 0.89806408] [0.56625083 0.34967767 0.75511065 0.16174391] [0.19854568 0.90354496 0.07178789 0.59389605]] randint(min, max) min, max 사이의 범위의 정수를 랜덤 하게 반환해 준다.(max는 포함되지 않..
https://numpy.org/doc/stable/reference/routines.array-creation.html Array creation routines — NumPy v1.23 Manual Note numpy.rec is the preferred alias for numpy.core.records. numpy.org Numpy 과학 계산을 위한 연산 라이브러리 행렬 / 배열 처리를 위한 연산할 때 사용 사용 이유 Python의 list 보다 Numpy의 ndarray가 빠름 ndarray는 c언어로 구현, 연속된 메모리에 생성됨 전체 데이터를 한번에 계산함 (Vectorization) Python의 list 보다 적은 메모리를 사용함 선형 대수, 통계 관련 여러 함수를 내장하고 있음 Nump..
