[밑바닥딥러닝] 4. 신경망 구현 - 손글씨 인식

본 게시글은 한빛미디어 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝, 사이토 고키, 2020』의 내용을 참조하였음을 밝힙니다. 이번 장에서는 손글씨 이미지를 인식하는 신경망을 구현하여 신경망의 순전파(forward propagation)가 실제로 어떻게 이루어지는지 알아보도록 하자. 출처:https://ko.wikipedia.org/wiki/MNIST_%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%B2%A0%EC%9D%B4%EC%8A%A4 MNIST 데이터셋은 훈련용 이미지 60000개, 테스트용 이미지 10000개로 이루어진 손글씨 이미지 집합이다. 이미지 하나당 (28, 28)의 크기이며 각 픽셀은 0 ~ 255까지의 값을 취한다. import os import pickle from dataset.mnist..

2021.09.12