문제 설명 크기가 a by b인 행렬과 크기가 b by c 인 행렬이 있을 때, 두 행렬을 곱하기 위해서는 총 a x b x c 번 곱셈해야합니다. 예를 들어서 크기가 5 by 3인 행렬과 크기가 3 by 2인 행렬을 곱할때는 총 5 x 3 x 2 = 30번의 곱하기 연산을 해야 합니다. 행렬이 2개일 때는 연산 횟수가 일정 하지만, 행렬의 개수가 3개 이상일 때는 연산의 순서에 따라서 곱하기 연산의 횟수가 바뀔 수 있습니다. 예를 들어서 크기가 5 by 3인 행렬 A, 크기가 3 by 10인 행렬 B, 크기가 10 by 6인 행렬 C가 있을 때, 순서대로 A와 B를 먼저 곱하고, 그 결과에 C를 곱하면 A와 B행렬을 곱할 때 150번을, AB 에 C를 곱할 때 300번을 연산을 해서 총 450번의 곱하..
행렬
github.com/rougier/numpy-100 rougier/numpy-100 100 numpy exercises (with solutions). Contribute to rougier/numpy-100 development by creating an account on GitHub. github.com 41. np.sum() 말고 np.add()를 이용하여 array를 더할 수 있다. 42. allclose(): 두 array가 같은지 비교하는 메서드이다. 43. Z.flag.writeable = False로 설정하여 쓰기 권한을 제한하여 error가 발생한다. 44. random 한 값으로 10x2 matrix를 생성한 뒤 연산을 이용하여 값을 구한다. 45. argmax(): 최댓값을 가지는 ..
github.com/rougier/numpy-100 rougier/numpy-100 100 numpy exercises (with solutions). Contribute to rougier/numpy-100 development by creating an account on GitHub. github.com 31. np.seterr(): err를 설정하는 함수이다. 모두 무시하게 설정한다. 32. False이다. nan == 1j로 다른데 emath를 사용하면 허수로 표현 가능하다. 33. np.datetime64('today'): 날짜를 받아올 수 있다. 34. np.arange()는 날짜도 적용이 가능하다. 35. 여러 함수를 사용하여 copy 없이 연산을 수행한다. 36. 모두 int부분만을 cl..
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..
https://github.com/rougier/numpy-100 11. np.eye(n): n*n사이즈의 항등 행렬을 생성한다. 12. np.random.random(form): form에 맞는 난수 행렬을 생성한다. 13. min(), max(): 최솟값, 최댓값을 받아온다. 14. mean(): 평균을 구한다. 15. 기존 행렬의 테두리를 바꾼다. 16. 기존 행렬의 padding을 적용 17. nan은 수가 아니다. 따라서, 비교가 불가능하다. (하지만, in은 가능하다) 18. diag( ): 대각선을 다루는 함수이다. k로 위치를 조정할 수 있다. (대각이 0) 19. index를 이용하여 checkboard를 만든다. step을 주어 행렬을 변경한다. 20. unravel_index(inde..
https://github.com/rougier/numpy-100 rougier/numpy-100 100 numpy exercises (with solutions). Contribute to rougier/numpy-100 development by creating an account on GitHub. github.com 연습문제를 다운로드하여 풀어볼 예정이다. 4. zeros라는 메서드를 이용하여 n개의 요소를 0으로 채운 vector를 생성할 수 있다. size와 itemsize를 이용해 전체 사이즈를 구할 수 있다. 7. arange(start, end): start부터 end-1까지를 요소로 갖는 vector 생성 8. Z[::-1]: step을 음수로 주어 reverse 9. vector를 생..
