Python51 [ANN] 04. Activation Function of Neural Network 이번에는 ANN의 개별 node에 적용되는 활성화함수(AF, Activation Function)에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 기존에 퍼셉트론에서 알아본 node에 적용된 임계치를 통해서 넘을때 1, 못넘으면 0... 이것도 활성화함수(AF)의 종류중에 하나입니다. 인공신경망(ANN)의 개요 및 퍼셉트론과의 차이점 인공신경망(ANN)의 활성화함수(AF, Activation Function) 인공신경망(ANN)의 출력층 설계 및 순전파(Forward Propagation) 인공신경망(ANN)의 손실함수(Loss) 구현 수치미분 및 편미분, 그리고 GDA 인공신경망(ANN)의 역전파(Back Propagation) 개념 인공신경망(ANN)의 역전파(Back Propagation) 구현 활성화함수는 기본적.. 2020. 5. 9. [ANN] 02. Multi Layer Perceptron 이번에는 지난시간에 알아본 SLP(Single Layer Perceptron)에 대해서 컴퓨터를 만들려고 보니... 인공신경망의 등장에 지대한 영향을 끼친 XOR의 문제와 그 해결방법으로 고안된 MLP(Multi Layer Perceptron)에 대해서 알아보겠습니다. 뉴런과 비교 및 SLP(Single Layer Perceptron) 구현 MLP(Multi Layer Perceptron)의 등장배경 및 구현 1. XOR은 무엇인가... SLP로 구현이 가능한가? SLP을 기준으로 생각해보면, 퍼셉트론의 결과는 Node를 통해서 Sum과 임계치의 비교를 통해서 나오게 되며... 이는 공식으로 보자면, X1 * W1 + X2 * W2 + b 이고, Matrix Multiply로 보면 X * W + b 따라.. 2020. 5. 7. [ANN] 01. Single Layer Perceptron 그 동안 일이 있어서... 진짜 오랫만에 새로운 글을 쓰게 되었습니다. 어느정도 상황이 정리되어서 마음을 다잡고 또 글을 작성해 보겠습니다. 이번에는 주제를 인공신경망(artificial neural network, ANN)에 대해서 다루어 보겠습니다. 어마어마하게 방대하고 어려운 부분이라고 생각이 됩니다. 왜냐하면 이게바로 Deep Learning에 대한 시작이고, 기계학습이라고 불리우는 Machine Learning에서 벗어나는 첫단추이기 때문입니다. 얼마나 많은 횟수로 글이 작성될지 모르겠지만, 주저리주저리 글로 혹은 실제 Python 코드로 그것도 아니면 그림으로 열심히 풀어보겠습니다. 그렇다면 첫 단추로 인간의 뉴런(Neuron)과 그 형상을 빌려와 구현된 최초 알고리즘인 퍼셉트론(Percept.. 2020. 5. 6. [AT] 14. 이동평균선 구현 및 매매시점 예측 (2) 이번에는 지난 시간에 알아봤던 이동평균선의 두번째 시간으로 한종목에 대해서 정확하게 구현되는지에 대한 정합성까지를 알아보겠습니다. 지난 시간에 알아본 내용을 살짝 보자면... 이동평균선이라는 지표가 바로 기술적 분석의 한개의 항목에 속합니다. 단기 특정기간의 데이터를 기준으로 그 정보를 수학적으로 가공하여 그 속에서 insight를 도출하는데 활용되 됩니다. 이동평균은 Moving Average라고 하여 짧게 MA라고 표현하고, 일정 기간 동안의 가격을 평균을 내어 수치화하고 이를 그래프로 그린것이 이동평균선이 됩니다. 이동평균선을 구하기 위한 Pandas 적용 특정 주식종목에 대한 결과 이평선 시각화 이동평균선을 활용한 주요 매매법 알고리즘 적용 특정 주식종목에 알고리즘 적용한 결과 분석 1. 이동평균.. 2020. 3. 10. 이전 1 ··· 6 7 8 9 10 11 12 13 다음
