728x90 반응형 SMALL 뉴런7 신경망을 위한 X 및 Y 생성 분류 신경망을 위한 X 및 Y 생성 이제 x와 y를 생성할 수 있다. 이것이 분류 문제에 대해 y를 생성하는 방법이다. 회귀는 더미를 사용하지 않으며 대상의 숫자 값을 인코딩한다. # Convert to numpy − Classification x_columns = df.columns.drop('product').drop('id') x = df[x_columns].values dummies = pd.get_dummies(df['product']) # Classification products = dummies.columns y = dummies.values x와 y 행렬을 표시할 수 있다. print(x) print(y) [[5.08760000e+04 1.31000000e+01 1.00000000e+00.. 2023. 11. 7. 뇌 기능 뇌전도 (Electroencephalogram) 뇌는 생물학적 매체에 대한 중앙 제어 및 데이터 처리 장치 역할을 한다. 뇌의 신경 활동은 뇌파 (EEG)와 같은 전극이나 자기뇌파 (MEG)라는 신호를 형성하는 자기 유도기를 통해 뇌 활동을 기록할 수 있는 활성 전위를 사용한다. 뇌전도 (Electroencephalogram)는 전기 (electro), 뇌 (encephalo), 기록 (gram)의 세 단어를 합친 것이다. 첫 번째 용어인 전기(electro)는 전기와 관련이 있고 두 번째 용어인 뇌 (encephalo)는 그리스어 en-kephale에서 유래한 것으로 "머리 속"을 의미하며 뇌를 의미한다. 세 번째 용어인 gram은 기록 행위를 나타낸다. 세 단어를 합치면 뇌파검사 (electroenc.. 2023. 8. 29. 뉴런의 유형 (1) Types of Neurons 모든 신경망이 모든 종류의 뉴런을 사용하는 것은 아니다. 하나의 뉴런이 여러 종류의 뉴런의 역할을 채우는 것도 가능하다. 신경망에는 보통 네 가지 종류의 뉴런이 있다. • 입력 뉴런 : 각 입력 뉴런을 특징 벡터의 한 요소에 매핑한다. • 은닉 뉴런 : 은닉 뉴런은 신경망이 추상적이고 입력을 출력으로 처리할 수 있도록 한다. • 출력 뉴런 : 각 출력 뉴런은 출력의 한 부분을 계산한다. • 바이어스 뉴런 : 선형 방정식의 y 절편과 유사하게 작업한다. 그리고 각 뉴런을 층으로 배치한다. • 입력층 : 입력층는 데이터 세트로부터 특징 벡터를 받아들인다. 입력층는 일반적으로 바이어스 뉴런을 가진다. • 출력층 : 신경망으로부터의 출력이다. 출력층는 바이어스 뉴런을 가지지 않는다.. 2023. 7. 28. 뉴런과 층 (Neurons and Layers) Neurons and Layers 대부분의 신경망 구조는 어떤 유형의 뉴런을 사용한다. 많은 다른 신경망이 존재하고 프로그래머들은 실험적인 신경망 구조를 도입한다. 결과적으로 모든 신경망 아키텍처를 포함할 수는 없다. 그러나 신경망 구현 사이에는 몇 가지 공통점이 있다. 신경망 알고리즘은 일반적으로 이러한 단위를 뉴런이라고 부를 수도 있고 아닐 수도 있지만 개별적으로 상호 연결된 단위로 구성된다. 신경망 처리 장치에 대한 이름은 문헌 소스에 따라 다르다. 노드, 뉴런 또는 단위라고 할 수 있다. 인공 뉴런은 다른 뉴런일 수 있는 하나 이상의 소스로부터 입력을 받거나 컴퓨터 프로그램으로부터 네트워크에 입력된 데이터를 수신한다. 이 입력은 일반적으로 부동 소수점 또는 이진수이다. 종종 이진 입력은 true .. 2023. 7. 28. Cellular Components (뉴런) (1) 뉴런 (Neurons) 뉴런은 의사 소통을 전문으로 하는 신경계에서 가장 큰 세포 집단이다. 추정치는 다양하지만 뇌에는 약 1000억 개의 뉴런이 있는 것으로 보인다. 그것들은 전문화된 기능에 따라 여러 모양과 크기로 올 수 있지만 모든 뉴런에는 세포체에서 돌출된 축삭과 수상돌기가 있다. 수상돌기 (Dendrites) 수상돌기는 다른 세포로부터 신호를 수신하고 통합하기 위한 특수 구조이다. 그들은 주로 작은 분자와 심지어 가스 (산화질소)에 대한 수용체를 통해 이를 수행합니다. 수상돌기는 종종 축삭 끝에 있는 특수 구조에 연결된다. 축삭돌기 (Axons) 대부분의 뉴런에는 일반적으로 세포체에서 바깥쪽으로 전기 충격을 보내는 단일 축삭이 있다. 축삭의 길이는 극도로 짧거나 1m 이상으로 다양하여 척추 기저.. 2022. 4. 27. 뇌의 구조와 기능 뇌의 구조와 기능 뇌는 크게 대뇌 (전두엽, 측두엽, 두정엽, 후두엽)와 소뇌로 구분 지어질 수 있다. 대뇌피질이란 대뇌 표면을 구성하는 회백질 세포층으로 감각의 종합 및 고도의 지적기능을 담당하기 때문에 뇌공학 분야에서 중요한 연구 대상이다. 1. 전두엽 (Frontal Lobe) 대뇌반구 전방 부분으로 기억력 및 사고력을 담당한다. 동기부여, 집중, 인강성, 도덕성 등을 담당한다. 2. 측두엽 (Temporal Lobe) 청각 피질이라는 청각 조절 중추가 있어 정보처리를 담당하며, 인지 및 기억 기능이 있다. 3. 두정엽 (Parietal Lobe) 외부로부터 오는 정보를 조합하는 곳으로 어떤 것을 생각해서 만들어내는 역할을 한다. 4. 후두엽 (Occipital Lobe) 시각 피질이라는 시각 조절.. 2022. 4. 22. [Data Science] 인공신경망 분석 인공신경망 분석 인공신경망이란 뇌를 기반으로 한 추론 모델 뉴런이라는 기본적인 정보처리 단위를 기준으로 설계 인간의 뇌는 100억개의 뉴런과 각 뉴런을 연결하는 6조개의 시냅스로 이루어져 있으며 매우 복잡하고, 비선형적이며, 병렬적인 정보 처리 시스템 인공신경망은 뉴런이라는 아주 단순하지만 내부적으로는 매우 복합적으로 연결된 프로세스들로 이루어져 있음 각각의 뉴런은 연결을 통해 여러 입력 신호를 받지만 출력 신호는 오직 하나만 생성 역전파 일고리즘 사용 뉴런 입력 링크에서 여러 신호를 받아서 새로운 활성화 수준으로 계산하고, 출력 링크로 출력신호를 보내는 역할 뉴런의 입력신호는 미가공 데이터 또는 다른 뉴런의 출력신호도 될 수 있음 뉴런의 출력신호는 문제의 최종적인 해가 되거나 다른 뉴런에 입력신호로 활.. 2022. 3. 8. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
