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본 포스팅은 밑바닥부터 시작하는 딥러닝1을 토대로 공부한 내용을 정리하기 위한 포스팅입니다. 해당 도서에 나오는 Source Code 및 자료는 GitHub를 참조하여 진행하였습니다. GitHub - oreilly-japan/deep-learning-from-scratch: 『ゼロから作る Deep Learning』(O'Reilly Japan, 2016)『ゼロから作る Deep Learning』(O'Reilly Japan, 2016). Contribute to oreilly-japan/deep-learning-from-scratch development by creating an account on GitHub.github.com 6.1 매개변수 갱신 지금까지 공부한 신경망 학습의 목적은 손실 함수의 값을 ..

1. Numpy 배열 생성하기 import numpy as np # 1차원 배열 생성 array1 = np.array([1,3,5,6,7,9]) array1 # 출력: array([1, 3, 5, 6, 7, 9]) # 0으로 채워진 배열 생성 np.zeros(5) # 출력: array([0., 0., 0., 0., 0.]) # 범위를 지정하여 배열 생성 np.arange(10) #0~9까지 이어지는 array가 생성, for문 range와 비슷함 # 출력: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) np.arange(4,17,3) #시작점, 끝점, 간격 순으로 파라미터를 활용 가능 # 출력: array([ 4, 7, 10, 13, 16]) 인덱싱과 슬라이싱 ex_array = n..