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연습 문제

조밀층의 선형대수

tensorflow에서 조밀층(dense layer)을 정의하는 방법은 두 가지가 있어요. 첫 번째는 저수준 선형대수 연산을 사용하는 방법이고, 두 번째는 고수준 keras 연산을 활용하는 방법입니다. 이 연습 문제에서는 첫 번째 방법을 사용해 아래 이미지에 표시된 네트워크를 구성해 보겠습니다.

This image depicts an neural network with 5 input nodes and 3 output nodes.

입력층에는 교육 수준, 혼인 여부, 나이의 3개 특성이 있으며, borrower_features로 제공됩니다. 은닉층에는 노드가 2개, 출력층에는 노드가 1개 있습니다.

각 층마다 이전 층을 입력으로 받아 가중치를 초기화하고, 입력과 가중치의 곱을 계산한 뒤 활성화 함수를 적용합니다. Variable(), ones(), matmul(), keras()는 tensorflow에서 이미 임포트되어 있다는 점을 참고하세요.

지침 1/2

undefined XP
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    2
  • 3x2 크기의 ones 텐서를 사용해 weights1을 변수로 초기화하세요.
  • 행렬 곱셈으로 borrower_features와 weights1의 곱을 계산하세요.
  • 시그모이드 활성화 함수를 사용해 product1 + bias1을 변환하세요.