"6만개의 필기체 데이터를 가지고 신경망을 생성" ↓ 얀루쿤 교수님 팀이 만든 데이터 입니다. 손으로 일일히 쓴 필기체 데이터 입니다.

구글에서 "mnist 필기체 데이터" 라고 검색해보세요.

이 데이터로 3장에서 신경망을 생성합니다. 생성하고 나서 여러분들이 직접 손으로 쓴 필기체를 여러분들이 만든 신경망이 잘 맞추는지 확인해 보겠습니다.

▣ 3.1. 3장의 학습 내용

그림 3-1

1. mnist 의 숫자8

설명: 가로 28 x 세로 28 = 768 개의 픽셀로 이루어져 있고 하나의 픽셀은 0~255 사이의 숫자로 구성되어 있는데 0에 가까울수록 하얀색이고 255에 가까울 수록 검정색으로 보입니다.

2. mnist 숫자 8을 어떻게 신경망이 인식하는지

설명: 3층 신경망에 필기체 숫자가 입력이 되는데 그림에서는 숫자 8일 입력되고 있습니다. 이 숫자 8은 28x28개의 768개의 픽셀로 이루져 있습니다. 이 768개의 픽셀이 입력층에 들어갑니다. 그리고 은닉층으로 숫자값이 들어갈때는 입력값과 가중치의 곱의 합이 계산되서 은닉층으로 들어갑니다. 은닉층에는 시그모이드나 렐루가 같은 활성화 함수가 있어서 입력값과 가중치의 곱의 합을 받아서 0~1사이의 숫자를 출력해줍니다. 그리고 이 숫자가 다시 출력층으로 입력되는데 이때도 가중치와 곱해지고 출력층으로 들어갑니다. 그리고 출력층에서는 입력된 필기체가 숫자 8인지 7인지를 결론을 내줍니다.

▣ 3.2. 활성화 함수 계단 함수

“숫자 0과 1을 출력하는 함수”

입력값과 가중치의 곱의 합

x1w1 +x2w2)≤0—————→0 신호를 보내지 않겠다

x1w1 +x2w2)≥0—————→1 신호를 보내겠다.