밑바닥부터 시작하는 데이터 과학 데이터 분석을 위한 파이썬 프로그래밍과 수학·통계 기초

from Scratch

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󽴜󽴔󻫗󻞫󽴞󽴔󽴔

network = [[gradient

_

step(neuron, grad, -learning

_

rate)

for neuron, grad in zip(layer, layer

_

grad)]

for layer, layer

_

grad in zip(network, gradients)]

# XOR

을

학습했는지

확인한다

.

assert feed

_

forward(network, [0, 0])[-1][0] < 0.01

assert feed

_

forward(network, [0, 1])[-1][0] > 0.99

assert feed

_

forward(network, [1, 0])[-1][0] > 0.99

assert feed

_

forward(network, [1, 1])[-1][0] < 0.01

최종 학습된 신경망은 다음과 같은데

[ #

은닉층

[[7, 7, -3], # OR

를

계산

[5, 5, -8]], # AND

를

계산

#

출력층

[[11, -12, -5]] # '

첫

번째

입력값이

아닌

두

번째

입력값

'

을

계산

]

이는 앞서 다룬 신경망과 일맥상통한다.

18.4

예시: Fizz Buzz

엔지니어링 부사장은 유명한 프로그래밍 챌린지인

Fizz

Buzz

문제를 기술직 면

접 후보자들에게 제출하고 싶어한다.

1

부터

100

까지의

숫자

중에서

, 3 ...