▷ 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 p 78 - 106 1 ) 다차원 배열 넘파이의 다차원 배열을 사용하면 신경망을 효율적으로 구현할 수 있다 「 3 × 2 배열 」 0번째 차원 - 원소 3개 1번째 차원 - 원소 2개 1 행렬의 곱 두 행렬의 곱 계산 Y = np.dot(A,B) 2 신경망에서의 행렬의 곱 2 ) 3층 신경망 구현 핵심: 신경망에서의 계산을 행렬 계산으로 정리할 수 있다 표기법 회귀: 항등 함수 2클래스 분류: 시그모이드 함수 다중 클래스 분류: 소프트맥스 함수 3 ) 출력층 설계 기계학습 문제는 분류와 회귀로 나뉜다 분류: 데이터가 어느 클래스(class)에 속하는지 회귀: 입력 데이터에서 (연속적인) 수치를 예측 출력층에서 사용하는 활성화 함수가 달라진다 일반적으로 회귀에는 항등 함수를,..