딥러닝34 [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. [section_8_lab] Tensor Manipulation Slicing Shape, Rank, Axis Matmul vs Multiply 행열의 크기가 맞지 않으면 BroadCast(자동으로 추가해주는 기능)에 의해 문제가 발생할 수 있다.Reduce mean, Reduce sum Argmax Reshape OneHot Stack One and Zeros like Zip 2018. 6. 1. [section_8] 딥러닝의 기본 개념과, 문제, 그리고 해결 인공지능의 시작 "어떤 입력값 x에 대해 특정 w값을 곱하고 이 곱들의 합이 특정 수준을 넘었을때 이를 출력하면 될 것이다."라는 이론을 바탕으로 AND,OR만으로 컴퓨터를 학습시킬 수 있을 것이라고 생각하였다. 하지만, XOR의 문제 발생 AND, OR은 linear로 학습시킬 수 있었지만 XOR은 학습시킬 수 없게 되는 문제가 발생하였다.이후 한 동안 머신러닝에 대한 침체기가 지속 되었다. Backpropagation, Convolutional Neural Networks와 직면한 문제 Backpropagation : 값을 판단한뒤 틀린 경우 틀린 정보에 대해서 뒤로 전달하면서 학습시키는 방법.Convolutional Neural Networks : 고양이가 물체를 판단할 때 시신경의 전부를 사용해서.. 2018. 6. 1. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 9 다음
