전체 글165 블록체인 개념 블록체인 블록체인은 중앙서버 없이 'P2P로 구현되는 비가역적 공유 데이터베이스'라고 정의할 수 있다. P2P방식으로 이루어진 네트워크에서 참여자(Node, Client)들은 데이터를 담은 블록을 생성하고 검증을 한다. 각 참여자들은 일정한 규칙에 따라 데이터를 담은 블록을 경쟁을 통해 생성하게 되며, 이러한 블록은 일정 컴퓨팅 파워가 투입된 이후에는 비가역적(Irreversibility)이 된다(=되돌릴 수 없다). 이전의 디지털 세계에서는 기존의 데이터를 조작, 삭제, 취소하는 것이 매우 쉬웠기 때문에 특정한 디지털 코드가 가치를 지니게 되기는 쉽지 않았으며, 디지털 코드를 심지어 화폐로 사용하는 것은 불가능하였다. 그렇게 때문에, 중앙에서 통제하는 디지털 화폐나 재화(은행전산망 안의 계좌잔고, 게임.. 2018. 12. 17. [딥러닝 기초] 신경망(Neural Network)에 대하여 In [1]: import numpy as np import matplotlib.pylab as plt 퍼셉트론 복습¶ 퍼셉트론의 한계 사람이 직접 가중치를 찾아야 함 신경망 사람이 아닌 컴퓨터가 가중치를 찾아낼 수 있음 컴퓨터는 주어진 데이터로부터 학습하여 가중치 값을 찾아냄 활성화 함수¶activation function 뉴런의 전기신호의 임계값을 결정 활성화 함수 1: 계단 함수¶ In [2]: # 활성화 함수 1: 계단 함수 def step_function_3(x): return np.array(x>0, dtype=np.int) # x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1) y = step_function_3(x) print("y>", y) print() print("step funct.. 2018. 7. 11. coursera_week2_6_Derivatives with a Computation Graph here's a computation graph;. Let's say you want to compute the derivative of J with respect to V. If we were to take the value of V and change it a little bit, how would the value of J change?(만약 V값을 조금 바꾼다면, J값은 얼마나 바뀔까?) Well, J is defined as 3*V, and right now V is equal to 11. If we're to pump up V by a little bit to 11.001, then J, which is currently 33, would end up being pumped up to the .. 2017. 10. 4. coursera_week2_5_Computation Graph 뉴럴넷의 결과를 계산해내는 단계인 순전파의 단계에 이어, 미분(derivatives)이나 기울기(gradients)를 계산해내는 역전파 단계에 의해 뉴럴넷의 computation이 수행된다. computation graph를 설명하기 위해, 단순한 예제를 사용하자. Let's say that we're trying to compute a function, J, which is a function of three variables a, b, and c and let's say that function is 3(a+bc. Computing this function actually has three distinct steps. The first is you need to compute what is bc an.. 2017. 10. 4. 이전 1 ··· 33 34 35 36 37 38 39 ··· 42 다음