[머신러닝 - 이론, Python] 활성화 함수 - 소프트맥스 함수 구현 (Activation Function - Softmax Function Implementation)
머신러닝에서 출력은 분류(Classfication)와 회귀(Regression)가 있습니다. 분류는 해당 데이터가 어느 클래스에 속하느냐의 문제이고, 회귀는 해당 데이터의 연속적인 수치를 예측하는 문제입니다. 회귀의 경우 항등 함수를 이용해서 입력 신호를 그대로 출력해도 되지만, 분류의 경우에는 보통 소프트맥스 함수를 사용합니다. 소프트맥스 함수는 다음과 같습니다. 따라서 분모는 모든 입력 신호를 exp()해서 더한 값이고, 분자는 원하는 k의 입력신호 a_k의 지수 함수가 됩니다. 따라서 코드로 구현하면 다음과 같습니다. import numpy as np def softmax(a): exp_a = np.exp..