Note
Click here to download the full example code
준비 운동: NumPy¶
\(y=\sin(x)\) 을 예측할 수 있도록, \(-\pi\) 부터 \(pi\) 까지 유클리드 거리(Euclidean distance)를 최소화하도록 3차 다항식을 학습합니다.
이 구현은 NumPy를 사용하여 순전파 단계와 손실(loss), 역전파 단계를 직접 계산합니다.
NumPy 배열은 일반적인 n-차원 배열로, 딥러닝이나 변화도(gradient), 연산 그래프(computational graph)는 알지 못하며 일반적인 수치 연산을 수행합니다.
import numpy as np
import math
# 무작위로 입력과 출력 데이터를 생성합니다
x = np.linspace(-math.pi, math.pi, 2000)
y = np.sin(x)
# 무작위로 가중치를 초기화합니다
a = np.random.randn()
b = np.random.randn()
c = np.random.randn()
d = np.random.randn()
learning_rate = 1e-6
for t in range(2000):
# 순전파 단계: 예측값 y를 계산합니다
# y = a + b x + c x^2 + d x^3
y_pred = a + b * x + c * x ** 2 + d * x ** 3
# 손실(loss)을 계산하고 출력합니다
loss = np.square(y_pred - y).sum()
if t % 100 == 99:
print(t, loss)
# 손실에 따른 a, b, c, d의 변화도(gradient)를 계산하고 역전파합니다.
grad_y_pred = 2.0 * (y_pred - y)
grad_a = grad_y_pred.sum()
grad_b = (grad_y_pred * x).sum()
grad_c = (grad_y_pred * x ** 2).sum()
grad_d = (grad_y_pred * x ** 3).sum()
# 가중치를 갱신합니다.
a -= learning_rate * grad_a
b -= learning_rate * grad_b
c -= learning_rate * grad_c
d -= learning_rate * grad_d
print(f'Result: y = {a} + {b} x + {c} x^2 + {d} x^3')
Total running time of the script: ( 0 minutes 0.000 seconds)