벡터화(vectorization) 넘파이, 머신러닝, 딥러닝 패키지들은 다차원 배열(행렬) 연산을 빠르게 수행할 수 있다. 벡터화된 연산을 사용하면 알고리즘의 성능을 높일 수 있다. SingleLayer 클래스에 배치 경사 하강법을 적용해 보자. 배치 경사 하강법은 모든 샘플을 한 번의 훈련에 사용하기 때문에 자원이 더 소모된다. 벡터 연산과 행렬 연산 벡터화된 연산을 제대로 사용하려면 벡터 연산과 행렬 연산을 알아야 한다. 벡터 연산 중 하나인 점 곱(스칼라 곱)과 행렬 곱셈에 대해 알아보자. 단일층 신경망을 나타낸 그림이다. z를 구했던 강법은 가중치(w1, w,2, w3)와 입력(x1, x,2, x3)을 각각 곱하여 더했다. 코드는 다음과 같다. z = np.sum(x * self.w) + self..
