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[Chapter3] 텐서플로의 연산과 세션, 그리고 placeholder 텐서란? 텐서플로 연산이란? 계산 그래프에서 텐서에 적용하는 추상적 변환. 사전에 제공되거나 런타임에 유추할 수 있는 속성을 가질 수 있습니다. ex. 어떤 속성 : 입력이 float32 or int32로 예상되면 그 형태의 텐서 추가하기, 참조를 위해 이름 속성도 가질 수 있음. 범주 예 요소별 수학적 연산(Element-wise mathematical operations) Add, Sub, Mul, Div, Exp, Log, Greater, Less, Equal, ... 배열 연산(Array operations) Concat, Slice, Split, Constant, Rank, Shape, Shuffle, ... 행렬 연산(Matrix operations) MatMul, MatrixInverse, Matri.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 8. 4.
[Chapter3] 텐서플로 변수 만들기, 조작하기, 초기화 하기 앞서 포스팅한 포스트에서 텐서플로와 텐서가 무엇인지 보았습니다. 텐서플로 : 데이터 흐름에 대한 그래프. 사용자들이 마음대로 계산을 표현할 수 있게 하는 파이썬 라이브러리. 그래프의 노드 : 수학적 연산, 변 : 데이터라고 했을 때, 텐서플로의 텐서 : 데이터. 다차원 배열 (1차원 텐서는 벡터, 2차원 텐서는 행렬) 1. 텐서플로 변수란? 텐서가 포함된 메모리에 존재하는 버퍼. 텐서플로에선 딥러닝 모델을 만들 때 모델의 파라미터를 나타내기 위해 변수를 사용합니다. 텐서플로 변수는 프로그램에 의해 변화하는 공유된 지속 상태를 표현하는 가장 좋은 방법입니다. 2. 텐서플로 변수의 3가지 속성 변수는 그래프가 처음 사용되기 전에 명시적으로 초기화되어야 합니다. 모델의 최적 파라미터 설정값을 탐색하므로 반복할.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 8. 4.
[Chapter3] 윈도우 환경에 GPU 지원 텐서플로 환경 만들기 (그 이전 단계 참고) hyunnie94.tistory.com/12 gpu 지원을 선택했기 때문에 몇몇 과정 더 거쳐야합니다. 바로 CUDA Toolkit과 cuDNN 다운로드인데요, 1. CUDA Toolkit 설치 (현재 가장 최신은 CUDA Toolkit v11.0.194) 아래의 링크로 들어가서 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads CUDA Toolkit 11.0 Download Select Target Platform Click on the green buttons that describe your target platform. Only supported platforms will be shown. By downloading and using the so.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 7. 30.
[Chapter3] 윈도우(Window) 환경에 텐서플로 설치하기 1. 파이썬 설치 우선 파이썬 홈페이지에 들어가 파이썬을 깔아줍니다. 원하는 버전으로 깔아주세요. https://www.python.org/downloads/windows/ 저는 3.7.8 버전 다운로드 했는데요, Download Windows x86-64 executable installer 클릭! 실행 창이 뜨면 ∨ Install launcher for all users (recommended) ∨ Add Python 3.7 to PATH 항목들에 체크한 다음 설치 진행! (체크 하지 않을 경우 파이썬 환경 변수들을 사용하는 컴퓨터 환경변수에 직접 등록해야 됩니다) 2. pip동작 확인 Pip이란? Python으로 작성된 패키지 소프트웨어를 설치 및 관리하는 패키지 관리 시스템입니다. Python P.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 7. 30.
[Chapter3 텐서플로로 신경망 구현하기] 텐서플로의 정의, 장점 1. 텐서플로(TensorFlow)란? https://www.tensorflow.org/ (자세한 설명은 홈페이지 참고) 개발자가 딥러닝 모델을 설계하고 만들고 학습시키는 것을 더 쉽게 하도록 2015년 구글이 공개한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리. 머신러닝을 위한 엔드 투 엔드 오픈소스 플랫폼 도구, 라이브러리, 커뮤니티 리소스로 구성된 포괄적이고 유연한 생태계를 통해 연구원들은 ML에서 첨단 기술을 구현할 수 있고 개발자들은 ML이 접목된 애플리케이션을 손쉽게 빌드 및 배포할 수 있습니다. 세심한 디자인과 사용의 용이성 때문에 많이 사용합니다. 텐서플로 : 데이터 흐름에 대한 그래프. 사용자들이 마음대로 계산을 표현할 수 있게 하는 파이썬 라이브러리입니다. 그래프의 노드 : 수학적 연산, 변 : 데이.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 7. 30.
[Chapter1] 전방향 신경망, 비선형 뉴런, 소프트맥스 출력층 (이어서) ◎ 전방향 신경망(feed forward neural network) 전방향 신경망은 단일 뉴런이 여러 개로 구성된 모델입니다. k번째 층의 i번째 뉴런과 k+1번째 층의 j번째 뉴런을 연결하는 가중치는 $w_i,j^(k)$ 라고 할 때, 가중치들은 파라미터 벡터 $\theta$를 구성합니다. 우리는 $\theta$의 최적값을 찾는 것으로 신경망의 능력을 판단합니다. 여기서, 연결들은 입력 → 출력 방향으로만 이동합니다. 같은 층의 뉴런들 사이에는 연결이 없고, 출력 → 입력 방향으로의 이동도 없습니다. 전방향 신경망 사용시 유의점 은닉층(hidden layer) : 첫 번째 층의 뉴런(입력층)과 마지막 층의 뉴런(출력층) 사이에 끼어있는 층 존재. 은닉층은 학습 시 유용한 특징을 찾는 과정을.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 4. 16.
[Chapter1 신경망] 딥러닝의 정의, 퍼셉트론, 인공 뉴런 모델 들어가기 전에... 최근 영드 셜록을 정주행 하다보니 셜록이 이런 말을 하더라구요 '개인의 심리와 기질, 무한한 확장성을 가진 배열로 모든 변수를 만들고, 확률 수학을 이용하면 모든 미래를 예측 가능하다.' 예전같으면 단순히 역시 천재는 다르네... 하고 지나갔을 대사였겠지만 인공지능에 관심을 가진 후 보니 아...정말 머지 않은 미래엔... 미래를 100% 예측하는 천재가, 아니 천재의 뇌를 모방한 기계가 있을 수 있겠다는 생각이 들더라구요 물론 쉽지는 않겠지만..? 딥러닝은 학교 수업 시간에 겉핥기 식으로 잠깐 배운게 다였는데 조금은 깊이 배워보기 위해 이 책을 통해 이해한 내용을 기록하고, 지식을 공유하고자 합니다. ◎ 딥러닝(Deep learning)이란? 딥러닝(Deep learning)은 사람.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 4. 2.

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