Neural Net Basic (2)
인공신경망 기초 (2)
과제 내용 설명
인공신경망의 오차 역전파 과정을 직접 필기하여 계산해주세요
인공 신경망을 구현하는 실습파일을 완성해주세요
우수과제 선정 이유
개념을 하나 하나 정리하신 점이 인상 깊었습니다. 또한, 코드에 대한 해설과 함께 결과 해석까지 모두 해주셨습니다.
Assignment 1) 오차 역전파 계산
Assignment 2) 인공 신경망 구현
In [1]:
from random import seed
from random import random
import numpy as np
# 네트워크 초기 설정
def initialize_network(n_inputs, n_hidden, n_outputs):
network = list()
hidden_layer = [{'weights':[random() for i in range(n_inputs + 1)]} for i in range(n_hidden)]
#hidden layer*(1(bias term)+input수)->weight수 결정! 히든레이어로 갈때 가중치는 총 3개 발생
network.append(hidden_layer)
output_layer = [{'weights':[random() for i in range(n_hidden + 1)]} for i in range(n_outputs)]
#히든레이어에서 output레이어로 넘어갈때 output수 2이므로 각각 2(히든레이어수+1)개씩 총 4개의 weight가 발생
network.append(output_layer)
return network
seed(1)
network = initialize_network(2, 1, 2)
for layer in network:
print(layer)[{'weights': [0.13436424411240122, 0.8474337369372327, 0.763774618976614]}]
[{'weights': [0.2550690257394217, 0.49543508709194095]}, {'weights': [0.4494910647887381, 0.651592972722763]}]In [2]:
def activate(weights, inputs):
activation = weights[-1]
for i in range(len(weights)-1):
activation += weights[i] * inputs[i] # 순전파 진행
#weight * inputs 곱한거를 return 값으로 받은 후
return activation
def sigmoid(activation): #activation function으로 sigmoid 선택(영역을 영역으로 변환)
return 1.0 / (1.0 + np.exp(-activation)) # 시그모이드 구현
#활성화 함수의 역할은! nn에서 입력받은 데이터를 다음층으로 출력할지를 결정
#하나의 노드가 1개이상의 노드와 연결되어있고
#데이터 입력을 받게 되는데 연결강도의 가중치의 합을 구하게 되고
#활성화 함수를 통해 weights 값의 크기에 따라 출력하게 되는 것!
#먼저 순전파 propagation을 진행한다
def forward_propagate(network, row):
inputs = row
for layer in network:
new_inputs = []
for neuron in layer:
activation = activate(neuron['weights'], inputs) #weight와 input값을 곱한 계산값을
neuron['output'] = sigmoid(activation) # 나온 계산 값을 그대로 쓰나요? #아니요! 시그모이드 함수에 넣어줍니다
new_inputs.append(neuron['output']) # new_input은 다음 히든층에 들어갈 값이죠? #넵
inputs = new_inputs
return inputs #한번의 순전파를 거친 output이 다음 hiddenlayer의 input값이 된다여기까지는 순전파 학습과정이었습니다. 이 과정이 끝나면 가중치가 바뀌나요? 답변을 답변의 근거 코딩 결과와 함께 보여주세요.In [3]:
row = [1, 0, None]
forward_propagate(network,row)
for layer in network:
print(layer)
#순전파 학습과정을 거친 후 weight는 바뀌지 않는다!
#가중치가 바뀌는 과정은 오류역전파 과정에서 일어남[{'weights': [0.13436424411240122, 0.8474337369372327, 0.763774618976614], 'output': 0.7105668883115941}]
[{'weights': [0.2550690257394217, 0.49543508709194095], 'output': 0.6629970129852887}, {'weights': [0.4494910647887381, 0.651592972722763], 'output': 0.7253160725279748}]In [4]:
row = [1, 0, None]
output = forward_propagate(network, row)
print(output)[0.6629970129852887, 0.7253160725279748]In [9]:
for i in reversed(range(len(network))):
print(i)1
0In [5]:
def sigmoid_derivative(output):
return output * (1.0 - output) # 시그모이드 미분
#오류역전파 진행합니다
def backward_propagate_error(network, expected):
for i in reversed(range(len(network))):
layer = network[i]
errors = []
#i = 0 일때 2번째로
if i != len(network)-1:
for j in range(len(layer)):
error = 0.0
for neuron in network[i + 1]:
error += (neuron['weights'][j] * neuron['delta']) #앞에서 구한 delta값을 기반으로 error 구한다
errors.append(error)
# i =1 일때 1번으로!
else:
for j in range(len(layer)):
neuron = layer[j]
errors.append(expected[j] - neuron['output'])
# 역전파시 오차는 어떻게 설정했나요?
#함수인자로 받은 예상값 expected와 앞서 순전파로 구한 output값의 차
for j in range(len(layer)):
neuron = layer[j]
neuron['delta'] = errors[j] * sigmoid_derivative(neuron['output'])
#델타값은 앞서 구한 오류 값 * 순전파 과정으로 구한 output을 시그모이드 미분한 함수에 넣은 값 으로 구한다
# 시그모이드 함수를 사용한 역전파In [6]:
expected = [0, 1]
backward_propagate_error(network, expected)
for layer in network:
print(layer)[{'weights': [0.13436424411240122, 0.8474337369372327, 0.763774618976614], 'output': 0.7105668883115941, 'delta': -0.002711797799238243}]
[{'weights': [0.2550690257394217, 0.49543508709194095], 'output': 0.6629970129852887, 'delta': -0.14813473120687762}, {'weights': [0.4494910647887381, 0.651592972722763], 'output': 0.7253160725279748, 'delta': 0.05472601157879688}]In [7]:
#역전파 과정을 토대로 가중치를 업데이트 시킨다
def weights_update(network, row, l_rate):
for i in range(len(network)):
inputs = row[:-1]
if i != 0:
inputs = [neuron['output'] for neuron in network[i - 1]] #앞서 구한 output을 input으로
for neuron in network[i]:
for j in range(len(inputs)):
neuron['weights'][j] += l_rate * neuron['delta'] * inputs[j] #앞서 구한 델타값과 learning rate를 곱해서 가중치에 더하는 방식으로 업데이트시킨다
neuron['weights'][-1] += l_rate * neuron['delta'] # 퍼셉트론 학습 규칙
#앞서 진행한 과정을 반복해서 error을 줄여나간다
def train_network(network, train, l_rate, n_epoch, n_outputs):
for epoch in range(n_epoch):
sum_error = 0
for row in train:
outputs = forward_propagate(network,row) # 먼저 순전파진행
expected = [0 for i in range(n_outputs)]
expected[row[-1]] = 1
sum_error += sum([(expected[i]- outputs[i])**2 for i in range(len(expected))])
# 예측값의 오차 합
#sum error확인-> 학습을 진행하면서 error가 줄어드는지 확인해야하니까
backward_propagate_error(network, expected) #그다음 역전파 진행
weights_update(network, row, l_rate) #역전파 기반 가중치를 업데이트 시킨다
#이과정을 지정한 epoch수만큼 반복
print('>epoch=%d, lrate=%.3f, error=%.3f' % (epoch, l_rate, sum_error))In [8]:
seed(1)
dataset = [[2.7810836,2.550537003,0],
[1.465489372,2.362125076,0],
[3.396561688,4.400293529,0],
[1.38807019,1.850220317,0],
[3.06407232,3.005305973,0],
[7.627531214,2.759262235,1],
[5.332441248,2.088626775,1],
[6.922596716,1.77106367,1],
[8.675418651,-0.242068655,1],
[7.673756466,3.508563011,1]]In [12]:
n_inputs = len(dataset[0]) - 1# 뉴럴렛의 입력노드로 뭐가 들어가죠? 그럼 입력 노드의 개수는?
#데이터셋에 들어있는 개수는 끝에 output label값도 포함하고 있으므로 그건 빼고!
n_outputs = len(set([row[-1] for row in dataset])) # 뉴럴렛의 출력노드의 개수는 뭐라고 했죠?
#데이터셋의 맨마지막 부분 label값이 몇가지인지 그걸 set집합으로 중복된거 제거해서 그 개수를 세어준다
#여기서는 0 1 두가지 이므로 2개
network = initialize_network(n_inputs, 2, n_outputs) #먼저 네트워크 초기 설정
for layer in network:
print(layer) # 초기 네트워크
#학습된 네트워크랑 초기 네트워크를 비교하기 위해 먼저 초기 네트워크 출력했습니다
train_network(network, dataset, 1.0, 1000, n_outputs) # 자유롭게 설정하고 최적을 찾아보세요.
# 학습된(최적화)된 네트워크가 초기 네트워크와 달리 어떻게 변하였는지 출력하시별로,hint : for문))
for layer in network:
print(layer) # 학습된(최적화된) 네트워크[{'weights': [0.762280082457942, 0.0021060533511106927, 0.4453871940548014]}, {'weights': [0.7215400323407826, 0.22876222127045265, 0.9452706955539223]}]
[{'weights': [0.9014274576114836, 0.030589983033553536, 0.0254458609934608]}, {'weights': [0.5414124727934966, 0.9391491627785106, 0.38120423768821243]}]
>epoch=0, lrate=1.000, error=6.153
>epoch=1, lrate=1.000, error=5.621
>epoch=2, lrate=1.000, error=5.606
>epoch=3, lrate=1.000, error=5.569
>epoch=4, lrate=1.000, error=5.467
>epoch=5, lrate=1.000, error=5.215
>epoch=6, lrate=1.000, error=4.842
>epoch=7, lrate=1.000, error=4.397
>epoch=8, lrate=1.000, error=3.908
>epoch=9, lrate=1.000, error=3.415
>epoch=10, lrate=1.000, error=2.937
>epoch=11, lrate=1.000, error=2.438
>epoch=12, lrate=1.000, error=2.051
>epoch=13, lrate=1.000, error=1.670
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# 학습한 네트워크로 예측값을 뽑아보자.
def predict(network, row):
outputs = forward_propagate(network, row)
return outputs.index(max(outputs)) # 순전파 결과에서 어떤것이 최종 아웃풋이 되나요?
#output값으로 나온 두 값중 더 큰 값의 index값을 최종 아웃풋으로 된다!In [69]:
predict(network,row)[0.19890425627850458, 0.7877146498611793]Out[69]:
1In [72]:
# 네트워크가 잘 학습되었는지 확인해보자.
for row in dataset:
prediction = predict(network,row) # 앞서 최적(학습)시킨 네트워크로 잘 학습되었는지 평가
print('실제값=%d, 예측값=%d' % (row[-1], prediction)) #아주 잘 학습되었음!실제값=0, 예측값=0
실제값=0, 예측값=0
실제값=0, 예측값=0
실제값=0, 예측값=0
실제값=0, 예측값=0
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실제값=1, 예측값=1
실제값=1, 예측값=1
실제값=1, 예측값=1Last updated