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- Switch
- 텐서플로우
- Transport layer
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- 밑바닥부터 시작하는 딥러닝
- demultiplexing
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목록공부 기록/모두를 위한 딥러닝 (Basic) (36)
건조젤리의 저장소
김성훈 교수님의 강의내용을 정리한 내용입니다. 출처 : http://hunkim.github.io/ml/ 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 hunkim.github.io tf.nn.softmax를 이용하여 구현이 가능하다. 더 간결하게! 2번과 같이 Tensorflow에서 제공하는 함수를 이용할 수 있다. 만약 읽고자 하는 데이터의 Y값이 One-Hot 형식으로 구성되지 않았다면 tf.one_hot을 이용하여 바꿀 수 있다. 주의할 점은 이 함수를 이용하면 출력 차원이 1개 늘어나게 되는데 tf.reshape를 이용하여 차원을 다시 바꿔주자.
김성훈 교수님의 강의내용을 정리한 내용입니다. 출처 : http://hunkim.github.io/ml/ 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 hunkim.github.io 지금까지 2개의 결과로 분류하는 선을 찾는 방법을 알아보았다. 그렇다면 2개 이상의 결과로 분류하기 위해서는 어떻게 해야 하는가? 3개의 선으로 구분이 가능하다! 이는 3개의 Classifier로 표현이 가능하다. 3개의 구분선을 표현하기 위해서 행렬을 이용하면 다음과 같이 나타낼 수 있다. 출력해낸 결과를 이용해 가장 높은 확률을 가지는 값이 무엇인지 알아내야 한다. Sigmoid를 사용한다면 출력값은 0~1 사이값이 나오게 될 것이다. 하지만 이 출력값들을 확률적으로 비교하기는 어렵다. Softmax 함수를 이용하면 출력값들의 합이 ..
김성훈 교수님의 강의내용을 정리한 내용입니다. 출처 : http://hunkim.github.io/ml/ 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 hunkim.github.io 수식을 그대로 적용하면 간단하다!
김성훈 교수님의 강의내용을 정리한 내용입니다. 출처 : http://hunkim.github.io/ml/ 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 hunkim.github.io 회귀 문제가 아닌 분류문제의 경우 어떻게 해야할까? 0인지 1인지 구별하는 문제! -> 결과가 0과 1사이의 값으로 나와야 한다! Sigmoid 함수를 이용하면 해결! Cost Function 선형이 아닌 곡선형의 함수이므로 많은 굴곡이 생긴다고 한다. -> 경사 하강법 적용 시 지역 최소값으로 빠질 가능성이 있음! Log함수의 성질을 이용하여 새로운 Cost Function을 만들었다! * 참고: log함수 그래프와 Cost Function의 이해 이와 같은 Cost를 최소화 하면 된다!
김성훈 교수님의 강의내용을 정리한 내용입니다. 출처 : http://hunkim.github.io/ml/ 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 hunkim.github.io 이와 같은 데이터 파일이 있다. [x1, x2, x3, y] 구조가 줄 단위로 나열되어 있다. 만약 하나의 파일이 아닌 여러개의 파일을 읽어 학습하려면 어떻게 해야할까? 큐 구조를 이용하자! 여러개의 파일들을 큐에 넣고 관리하는 법을 알기전에 기초부터 알아보자. 텐서플로우는 Queue Runner를 이용하여 큐를 관리한다. Queue Runner는 큐에 데이터를 넣는 역할을 한다. Queue Runner가 큐에 어떤 데이터를 어떻게 넣을지 정의 하는 것은 Enqueue_operation이라 한다. Queue Runner는 멀티 쓰레드로 ..
김성훈 교수님의 강의내용을 정리한 내용입니다. 출처 : http://hunkim.github.io/ml/ 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 hunkim.github.io
김성훈 교수님의 강의내용을 정리한 내용입니다. 출처 : http://hunkim.github.io/ml/ 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 hunkim.github.io 하나의 변수가 아닌 여러개의 변수일때의 선형 회귀 Multivariable에서의 Cost Function 행렬의 곱셈을 이용하면 간단하게 해결이 가능