입학 가능성 예측 https://github.com/udacity/deep-learning-v2-pytorch/tree/master/intro-neural-networks/student-admissions 여기 있는 코드를 분석하는 내용이다. 여기서 배울 수 있는 것은 csv 파일 로딩 matplotlib를 이용한 그래프 표현 Panda를 이용한 One Hot Coding Data 전처리 및 Scaling 변화 전처리 Data 및 Test 데이터 분리 featuers(X)와 결과값(y)의 분리 2 layers Network 개발 Backpropatation 정확도 확인 이다. 개인적으로 해당 코드를 보면서 분석한 내용을 붙여 넣는다. csv 파일 로딩 import pandas as pd import nu..

앞서서 Feedforward를 통해서 weight 값을 update 하는 방법을 알았다. Feed forward 방식의 update는 Multi-layers가 있는 Neural Network에서는 쉽게 사용이 어렵다. 그래서 나온 방식이 Backpropagation이다. 우선 앞서 나온 내용을 복습해야 한다. 2021.07.17 - [AI] - Gradient Descent - Sigmoid activation function $$\sigma(x) = \frac{1}{1+e^{-x}}$$ - Output (prediction) formula $$\hat{y} = \sigma(w_1 x_1 + w_2 x_2 + b)$$ - Error function $$Error(y, \hat{y}) = - y \log(..