본문 바로가기

전체 글265

[section_9_lab] TensorBoard 사용하기 TensorBoard란? Tensorflow의 그래프를 시각적으로 표시해주는 툴이다.추가적인 여러 데이터들을 보여준다.훠얼씬 펼리하다.... 텐서보드를 사용하기 위한 5단계첫 번째, 로그를 찍고자하는 텐서를 결정한다.w2_hist = tf.summary.histogram("weights2", W2) cost_summ = tf.summary.scalar("cost", cost)두 번째, summary를 합친다.summary = tf.summary.merge_all() 세 번째, writer를 생성하고 그래프에 추가한다.# Create summary writer writer = tf.summary.FileWriter(‘./logs’) writer.add_graph(sess.graph) 네 번째, summar.. 2018. 6. 1.
[section_9_lab] Wide & Deep Network Basic Neural Network(NN) 실행코드import tensorflow as tf import numpy as np import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' x_data = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]], dtype=np.float32) y_data = np.array([[0], [1], [1], [0]], dtype=np.float32) X = tf.placeholder(tf.float32) Y = tf.placeholder(tf.float32) W1 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 2]), name='weight1') b1 = tf.Variable(tf.random.. 2018. 6. 1.
[section_9] Neural Network 1: XOR 문제와 학습방법, Backpropagation(2) Backpropagation이전 글에서 설명했으며 이번에는 직접 간단한 예를 통해 이해한다.[머신러닝/모두의 딥러닝] - [section_8] 딥러닝의 기본 개념과, 문제, 그리고 해결미분한 값이 의미하는 것은 만약 w가 1이 증가하였을 때 f는 1 * 5(미분한 값)이 증가한다는 의미이다.이를 텐서플로우를 이용하여 쉽게 작성하고 활용할 수 있다. [머신러닝/모두의 딥러닝] - [section_9] Neural Network 1: XOR 문제와 학습방법, Backpropagation(1) 2018. 6. 1.
[section_9] Neural Network 1: XOR 문제와 학습방법, Backpropagation(1) Neural Network(NN)와 XOR 학습방법 Neural Network란? : 알기쉽게 말을 하면 2개이상의 Logistic Regression을 연결한 알고리즘 입니다. - 예 : layer1 -> logistic Regression1, layer2 -> logistic Regression2실제 동작 방식 텐서플로우 실습 (Logistic Regression vs Neural Networks) 실행 코드(only logistic regression)import tensorflow as tf import numpy as np import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' x_data = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1,.. 2018. 6. 1.

티스토리툴바