[신경망 이해] 다층 퍼셉트론 오류 역전파 및 기울기 계산 개요 붓꽃 데이터를 대상으로 꽃의 종류를 분류 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP) 모델의 오류 역전파 및 기울기 계산 과정 설명 데이터셋 붓꽃 데이터 꽃 종류 setosa (50개) versicolor (50개) virginica (50개) 측정 항목 sepal length (cm): 꽃받침 길이 sepal width (cm): 꽃받침 넓이 petal length (cm): 꽃잎 길이 petal width (cm): 꽃잎 넓이 문제 정의 붓꽃의 종류가 무엇인지 표시되어 있는 데이터 세트를 사용하여 붓꽃 분류 기능을 학습합니다. 새로운 붓꽃 데이터에 대하여 종류가 무엇인지 예측합니다. 모델 함수 정의 입력층의 크기: 4 은닉층의 크기: 8 (다른 값으로 지정할 수도 있음) 출력층의 크기: 3 h = t a n h ( W x h ⋅ x + b h ) y = W h y ⋅ h + b y p i = s o f t m a x ( y i ) = e y i ∑ k = 0 2 e y k \begin{alignat}{4} h& = tanh (W_{xh} \cdot x + b_{h}) \\ y& = W_{hy} \cdot h + b_{y} \\ p_{i}& = softmax(y_{i}) = \frac {e^{y_i}} { \sum_{k=0}^2 e^{y_k} } \\ \end{alignat} h y p i = t anh ( W x h ⋅ x + b h ) = W h y ⋅ h + b y = so f t ma x ( y i ) = ∑ k = 0 2 e y k e y i i i i 는 붓꽃 종류에 부여한 인덱스 (0: setosa, 1: versicolor, 2: virginica) x x x 는 한 개의 붓꽃에 대한 ...