Hard skills/Machine Learning (21)

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날짜 : 2017.01.25

밑바닥부터 시작하는 딥러닝(한빛미디어) 참고

activation function 정리

*/


1. Step Function


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
""" 일반적인 step_function """
def step_function(x) : 
    if x > 0 :
        return 1
    else : 
        return 0

""" numpy의 트릭을 사용한 step function 구현 """
def step_function_np(x) : 
    y = x > 0
    # boolean을 int로 변환하면 True = 1, False = 0이 된다.
    # numpy 배열의 type을 변경할 때 .astype을 쓴다.
    return y.astype(np.int)


첫 번째 step_function의 경우 numpy array를 입력으로 받아들일 수 없다. 반면 step_function_np 함수는 numpy array를 입력으로 받아들일 수 있다. 아래의 경우 y = x > 0 에서 boolean 형식의 numpy array가 반환되는 점을 트릭으로 활용하여 이를 step_function 구현해 활용한 것이다.


실제로 파이썬에서 deep learning 알고리즘을 구현할 때는 일반적으로 numpy array를 입력으로 받아 numpy array를 출력으로 내보내는 함수를 작성하는 것이 편하므로 step_function_np와 같이 구현하는 것이 더 바람직하다.


x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1) # -5.0부터 5.0까지 0.1 간격의 numpy array 생성
y = step_function_np(x)

plt.plot(x,y)
plt.ylim(-0.1,1.1)
plt.show()



2. Sigmoid function


def sigmoid(x) :
    return 1 / (1+np.exp(-x))

x = np.array([-1.0, 1.0, 2.0])

# numpy broadcast 기능으로 인해 정상수행
sigmoid(x)


  • numpy broadcast 기능으로 인해 numpy array에 어떠한 연산을 하면 각각의 element에 연산이 적용된 numpy array가 반환된다.


x = np.arange(-5.0,5.0,0.1)
plt.plot(x, sigmoid(x))
plt.ylim(-0.1,1.1)
plt.show()


  • np.arange는 -5.0 부터 5.0까지 0.1 간격으로 numpy array를 생성해준다.



3. ReLU


def relu(x) : 
    return np.maximum(0, x)


x = np.arange(-5.0,5.0,0.1)
plt.plot(x, relu(x))
plt.show()