python 및 머신러닝/텐서플로로 시작하는 딥러닝4 텐서플로로 시작하는 딥러닝 4장 - 은닉층의 역할 은닉층에서 은닉노드의 개수가 증가 할 때 효과?은닉층의 개수가 증가할 때 효과? 그 이유를 모른다면, 신경망을 모르는 것... 2017. 10. 10. 텐서플로로 시작하는 딥러닝 4장 - 합성곱 필터 4.1 합성곱 필터의 기능 141p합성곱 필터를 적용해서 나오는 결과물이 잘,,, 이해가 안된다. 정말 되는 걸까?엑셀로 디버깅을 해보자. >>>>>>>> 결과 2개를 합쳐보니... 외곽선만 추출이 가능하다. 대박!!!! > Convolution(합성곱)은 예전에 1차특성 진동데이터 DWT작업을 하면서 데이터 디버깅을 해보았었는데 2차원 이미지 합성곱 필터도 결국 원리는 동일한 듯 한다.합성곱에는 full, same, valid 3가지 mode가 있다.data * 필터 --> 결과full : data가 filter와 1개라도 겹치는 부분이 있는 경우 모두 결과로 처리한다.(겹치지 않는 부분은 default값으로) (data size < 결과 size)same : full과 valid 사이의 중간단계로, .. 2017. 9. 26. 텐서플로로 시작하는 딥러닝 3장 3.1 단층 신경망 구조 데이터: 바이러스 감염(특징2) import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from numpy.random import multivariate_normal, permutation import pandas as pd from pandas import DataFrame, Series %matplotlib inline np.random.seed(20160614) tf.set_random_seed(20160614) # 트레이닝 세트 데이터를 생성한다. def generate_datablock(n, mu, var, t): data = multivariate_normal(mu, np.eye(2)*va.. 2017. 9. 25. 텐서플로로 시작하는 딥러닝 1장 예측값과 관측값의 제곱 오차를 최소로 하도록 파라메터를 결정하는 '최소 제곱법'월별 기온 그래프(특징1 -> 다항식추가해서 특징5개) import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 5]) w = tf.Variable(tf.zeros([5, 1])) y = tf.matmul(x, w) t = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1]) loss = tf.reduce_sum(tf.square(y-t)) train_step = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss) s.. 2017. 9. 25. 이전 1 다음
