Note

문제 세준이는 기말고사를 망쳤다. 세준이는 점수를 조작해서 집에 가져가기로 했다. 일단 세준이는 자기 점수 중에 최댓값을 골랐다. 이 값을 M이라고 한다. 그리고 나서 모든 점수를 점수/M*100으로 고쳤다. 예를 들어, 세준이의 최고점이 70이고, 수학점수가 50이었으면 수학점수는 50/70*100이 되어 71.43점이 된다. 세준이의 성적을 위의 방법대로 새로 계산했을 때, 새로운 평균을 구하는 프로그램을 작성하시오. 첫째 줄에 시험 본 과목의 개수 N이 주어진다. 이 값은 1000보다 작거나 같다. 둘째 줄에 세준이의 현재 성적이 주어진다. 이 값은 100보다 작거나 같은 음이 아닌 정수이고, 적어도 하나의 값은 0보다 크다. 첫째 줄에 새로운 평균을 출력한다. 실제 정답과 출력값의 절대오차 또는 ..

문제 두 자연수 A와 B가 있을 때, A%B는 A를 B로 나눈 나머지 이다. 예를 들어, 7, 14, 27, 38을 3으로 나눈 나머지는 1, 2, 0, 2이다. 수 10개를 입력받은 뒤, 이를 42로 나눈 나머지를 구한다. 그 다음 서로 다른 값이 몇 개 있는지 출력하는 프로그램을 작성하시오. N = [] for i in range(10): N.append(int(input())%42)# 리스트 안에 입력 값을 42로 나눈 나머지 값을 추가한다. print(len(set(N))) # set 사용하여 중복을 허용하지 않는 요소 개수를 카운트한다. 입력 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 출력 10 입력 42 84 252 420 840 126 42 84 420 126 출력 1

활성화 함수의 특징 선형 함수로는 은닉층을 여러 번 추가하더라도 1회 추가한 것과 차이를 줄 수 없기 때문에 비선형 함수이다. (1) 계단 함수 현재는 거의 쓰이지 않지만 인공신경망을 배울 때 가장 먼저 접하는 활성화 함수. (2) 시그모이드(Sigmoid) 함수 출력 값은 0과 1 사이의 값으로 출력하며, 이진 분류에 사용한다. 미분해서 기울기를 구하는 과정에서 0이나 1에 가까워질수록 기울기 소실 문제가 발생한다. 이로 인해 은닉층에 시그모이드를 주로 사용하지 않고 출력층에 사용한다. (3) 소프트맥스(Softmax) 함수 시그모이드와 마찬가지로 출력층에서 주로 사용된다. 세 가지 이상의 다중 클래스 분류에 사용한다. (4) 렐루(ReLU) 함수 음수 값은 0으로 출력하고 양수 값은 입력 값 그대로 ..

문제 보다 크거나 같고, 99보다 작거나 같은 정수가 주어질 때 다음과 같은 연산을 할 수 있다. 먼저 주어진 수가 10보다 작다면 앞에 0을 붙여 두 자리 수로 만들고, 각 자리의 숫자를 더한다. 그 다음, 주어진 수의 가장 오른쪽 자리 수와 앞에서 구한 합의 가장 오른쪽 자리 수를 이어 붙이면 새로운 수를 만들 수 있다. 다음 예를 보자. 26부터 시작한다. 2+6 = 8이다. 새로운 수는 68이다. 6+8 = 14이다. 새로운 수는 84이다. 8+4 = 12이다. 새로운 수는 42이다. 4+2 = 6이다. 새로운 수는 26이다. 위의 예는 4번만에 원래 수로 돌아올 수 있다. 따라서 26의 사이클의 길이는 4이다. N이 주어졌을 때, N의 사이클의 길이를 구하는 프로그램을 작성하시오. N = num..

1. 퍼셉트론 초기 형태 인공 신경망으로 다수의 입력으로부터 하나의 결과를 내보내는 알고리즘. x는 입력값, W는 가중치, y는 출력 값, b는 편향 2. 단층 퍼셉트론 값을 보내는 단계와 값을 받아서 출력하는 두 개의 단계로만 이루어져 있다. 1) AND 게이트 두 개의 입력값이 모두 1인 경우에만 출력값이 1이 나오는 구조 2) NAND 게이트 두 개의 입력값이 1인 경우에만 출력값이출력 값이 0, 나머지 입력값의 쌍은 출력 값이 1이 나오는 구조 3) OR 게이트 두 개의 입력이 모두 0인 경우 출력값이 0, 나머지 경우에는 모두 출력 값이 1이 나오는 구조 4) XOR 게이트 입력 값 두개가 서로 다른 값을 가지고 있을 때만 출력 값이 1, 입력값이 서로 같으면 출력 값이 0 단층 퍼셉트론으로는 ..