강몬드의 프로그래밍 이야기

Network to Classify Digits 이번엔 stochastic gradient descent알고리즘과 MNIST학습 데이터를 사용하여 손글씨 문자를 인식할 수 있는 학습 프로그램을 작성해보자. Python 2.7 version을 사용하여 짧은 프로그램만으로 구현할 수 있다. 코드로만 74줄이다! 먼저 MNIST데이터가 필요하다. 너가 git를 사용한다면 딥러닝 자료들에 대한 코드들을 다음의 명령어로 clone할 수 있다. git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning. git를 사용하지 않는다면 data와 code를 다음 링크에서 다운 받자. 요오기 이전에 MNIST data에 대해서 설명했을 때, 그것들이 6..

퍼셉트론(Perceptron) 신경망은 무엇인가? 이에 대답하기 위해, 퍼셉트론이라 불리는 인공뉴런의 한 종류를 설명한다. 퍼셉트론은 1950년~1960대에 과학자 Frank Rosenblat이 개발하였다. 근래의 인공뉴런으로 많이 사용되는 개념은 퍼셉트론을 기반으로 한 시그모이드 뉴런이 있다. 시그모이드 뉴런은 간단히 설명될 수 있지만 왜 시그모이드 뉴런이 나오게 되었는지는 퍼셉트론을 먼저 이해할 필요가 있다. 그럼 퍼셉트론이란 무엇일까? 퍼셉트론은 2진(Binary, 0과1)값을 갖는 다중의 입력을 하나의 2진수 값으로 출력하는 모델이다. 그림 1은 퍼셉트론의 구조이다. 위 그림은 입력이 3개인 퍼셉트론 구조이다. 입력은 더 많거나 더 적을 수 있다. Rosenblatt은 출력을 계산하는 간단한 규칙..

- 히스토그램 계산 히스토그램이란 영상의 명암값이 나타난 빈도수로, 영상에서 각각의 명암값이 몇 번 나타나는지 표시한다. 명암 영상에서 히스토그램 계산|식| h(i) = |{(j,i)| img(j,i) = i}|^h(i) = h(i) / (M X N)|히스토그램 슈도 코드|for(i= 0 to 255) h(i) = 0; //초기화 for(j= 0 to img.height) for(i= 0 to img.width)h( img(j,i))++; // 화소 각각에 대해 그곳 명암값에 해당하는 히스토그램 칸 1씩 증가 for(i= 0 to 255)^h = h(i)/(img.width*img.height); //정규화 - 히스토그램 용도 - 영상의 특성 파악 사진과 같이 히스토그램이 왼쪽으로 치우처져 있으면 어두운..