초급개발자의공부노트

신경망 초기화 하기 입력계층의 노드, 은닉 계층의 노드, 출력 계층의 노드의 수를 정해야 한다.이를 통해 신경망의 형태와 크기를 정의하게 되는 것이다. 신경망 내에 직접 정의하기보다는 신경망의 객체가 생성될 때 매개변수를 이용해 정의한다.그래야 다른 크기를 가지는 새로운 신경망도 때에 따라 손쉽게 생성할 수 있기 때문이다. 초기화에서 또 한가지 잊지 말아야 할 것은 학습률이다.학습률은 새로운 신경망을 만들 때 매우 중요한 매개변수이다. 1234567891011121314151617181920# 신경망 클래스의 정의class neuralNetwork: # 신경망 초기화 def __init__(self, inputnodes, hiddennodes, outputnodes, learningrate): # 입력,..

신경망은 적어도 다음 세가지 기능을 가져야 한다. 초기화 : 입력, 은닉, 출력 노드의 수 설정학습 : 학습 데이터들을 통해 학습하고 이에 따라 가중치를 업데이트질의 : 입력을 받아 연산한 후 출력 노드에서 답을 전달 물론 훨씬 더 많은 기능이 필요하지만 이정도로만 시작. 신경망 클래스의 형태 1234567891011121314# 신경망 클래스의 정의class neuralNetwork: # 신경망 초기화 def __init__(): pass # 신경망 학습 def train(): pass # 신경망에 질의 def query(): passcs

라이브러리가 존재하지 않으면 pip 명령을 이용해 라이브러리 설치해야한다.

코드123456789101112131415def avg(x,y,z): print("첫번째 입력 : ", x) print("두번째 입력 : ", y) print("세번째 입력 : ", z) avg = (x+y+z) / 3.0 print("평균 : ",avg) return avg # 평균을 반환 # 변수 선언x = 10y = 20z = 30 # 함수 호출avg(x,y,z)cs

밑에는 구구단 2단을 간단히 출력해 보았다.print 문에서 a는 0부터 시작하기 때문에 +1 을 해주었음. 코드12345678910for n in range(10): print(n) print("end") ########## x = 2for a in range(9): print(x*(a+1))cs

# 은 주석입니다. 코드12345678910print("Hello World!!")print('Python')3*5 ########## x = 15print(x)x = x + 10print(x)cs

첫번째로 tensorflow 를 import 하고 별칭을 tf 으로 선언 두번째로 hello 변수에 tf.constant("Hello, TensorFlow!") 라는 노드를 만들고 세번째로 그래프를 실행하기 위해서는 tf.Session() 을 통해 세션을 만들고 네번째로 sess.run() 이라는 함수로 hello라는 노드를 실행하게 된다. 즉 hello 는 하나의 노드인 셈이다 텐서플로우 노드 생성 -> 세션실행 -> 노드실행 마지막의 b 는 ByteStream 이라는 것인데,http://stackoverflow.com/questions/6269765 에 가면 자세히 나와있음

html 에서 태그는 한두개만 있는게 아니고 엄청 많기 때문에 .. BeautifulSoup 라이브러리에서는 find_all() 메서드를 제공합니다. 해당 메서드로 여러 개의 태그를 하 번에 추출 할 수 있습니다. 12345678910111213141516171819202122from bs4 import BeautifulSoup html = """naverdaumgooglebufs""" soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') links = soup.find_all("a") for a in links: href = a.attrs['href'] text = a.string print(text, ":", href) Colored by Color Scriptercs 16행은 ..