모두를 위한 딥러닝30 [section_11_lab] Class, tf.layers, Ensemble (MNIST 99.5%) Class, tf.layers, Ensemble Class : java나 c++에서 사용하는 class, struct와 같이 재사용성, 가독성이 좋은 코드를 짤 수 있다.tf.layers : library로 이해하면 쉬울것 같다. 가져다 쓰면된다~Ensemble : 여러 모델을 만들고 각각의 모델들의 예측값을 조합을 통해서 최종적인 예측결과를 도출해 낸다. 예제 : https://github.com/yoonyoungkim/DeepLearningZeroToAllBySungKim 2018. 6. 1. [section_11_lab] TensorFlow로 구현하자 (MNIST 99%) 구현 코드import tensorflow as tf import random import numpy as np import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.set_random_seed(777) # reproducibility mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # Check out https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners for # more information about the mnist dataset # hyper.. 2018. 6. 1. [section_7_lab] Meet MNIST Data 구현 코드MNIST 다운 과정에서 문제 발생 시[머신 러닝/에러 슈팅] - Tensorflow MNIST 설치 오류_proxy server 설정 (ssl.SSLError)import tensorflow as tf import random import numpy as np import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # Check out https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners for # more information about the mnist dataset mnist = input_data.rea.. 2018. 6. 1. [section_12] RNN(Recurrent Neural Networks) RNN(Recurrent Neural Networks)우선 쉽게 개념을 이해하기 위해서 예시를 보면 "나는 밥을 먹으러 간다."라는 문장은 각 단어들이 서로 연결되어 하나의 문장이 된다. 이 문장의 한 단어만(예를 들어 '밥을')으로 전체 문맥을 이해하는 것은 어렵다.문맥(최종 결과물)과 같이 각 데이터들의 연관 관계에 의해 최종 결과물이 나오는 경우 RNN이 사용된다.RNN에서 연관 관계를 표시해주기 위해서 상태(state)값을 가지고 이는 다음 데이터에 영향을 준다. 상태(state)는 hidden layer의 첫 영문을 따서 h라 표시한다.상태 h(t)는 이전 상태h(t-1)에 영향을 받아 만들어진다.또한 상태를 만들기 위해서 tanh그래프를 사용하게 된다.결과물 y를 얻기 위해서 세 개의 W가 필.. 2018. 6. 1. 이전 1 2 3 4 5 ··· 8 다음
