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텐서플로우(Tensor Flow) #12_ Neural Network for XOR problem

안녕하세요.이번 포스팅에서는 우리가 딥러닝 이론에서 배웠던 XOR 문제를 텐서플로우로 해결해보도록 하겠습니다.이론적인 부분은 아래 글에서 설명드렸기에, 코드에 대한 이야기를 주로 할 것 같습니다. 딥러닝에 대한 기본적인 이론이기에 잘 이해가 안되시는 분들은 아래 글을 참고해주세요. 딥러닝(DeepLearning) #1_ 딥러닝의 시작딥러닝(DeepLearning) #2_ XOR using Neural Nets(NN) 딥러닝(DeepLearning) #3_ Backpropagation * 해당 포스트의 모든 내용은 김성훈 교수님의 '모두를 위한 딥러닝'을 바탕으로 제작되었습니다.관련한 상세 내용은 아래 링크를 참고해주세요.https://hunkim.github.io/ml/ 1. XOR data set 먼저..

딥러닝(DeepLearning) #3_ Backpropagation

안녕하세요. 문범우입니다.이번 포스팅에서는 Backpropagation에 대해서 알아보겠습니다.지난 포스팅에서 XOR문제를 풀어보았는데, 정확하게 W나 b에 대한 값을 구하지는 못하였습니다. 그럼 이런 상황에서 어떻게 W와 b를 구하는지, 정확하게는 backpropagation이 어떻게 사용되는 것인지 알아보도록 하겠습니다. * 해당 포스트의 모든 내용은 김성훈 교수님의 '모두를 위한 딥러닝'을 바탕으로 제작되었습니다.관련한 상세 내용은 아래 링크를 참고해주세요.https://hunkim.github.io/ml/ 1. Intro 먼저, 우리가 어떻게 W나 b와 같은 값을 구할 수 있을까요?우리가 그동안 다루어 보았던 Gradient의 개념을 이용합니다. 우리는 보통 결과로 나오는 Y값을 통해 Cost함수..

#7_ Forming a Magic Square by python(파이썬으로 마방진 만들기)

안녕하세요. 문범우입니다.오랜만에 재미난 알고리즘 문제를 풀게되어 포스팅하게 되었습니다.문제의 출처는 HackerRank 이며 아래의 주소입니다. https://www.hackerrank.com/challenges/magic-square-forming/problem 문제설명에 대한 전문은 위의 링크에서 확인하실 수 있으며, 제 github에서도 확인하실 수 있습니다.https://github.com/doorBW/hacker_rank_algorithm_practice 문제에 대해서 간단히 설명드리면 아래와 같습니다. - Forming a Magic Square 먼저, Magic Square는 마방진이라고 이야기하겠고, 마방진에 대한 규칙은 다음과 같습니다.3*3 형태를 가지는 마방진 행렬에서는 1부터 9까..

리액트 네이티브 #1_ 리액트 네이티브 개발 환경 구성하기

안녕하세요.해당 카테고리에서는 리액트 네이티브(React Native)를 이용한 모바일 어플리케이션 만들기에 대한 내용을 이야기해볼까 합니다.과거에 약간 해보다가 다른 공부를 하느라 놓게 되었는데, 최근 모바일 어플리케이션을 개발해야 할 일이 생겨서 다시 공부하게 되었습니다. 무엇보다 리액트 네이티브는 iOS와 Android 어플을 동시개발할 수 있다는 점 때문에 유명하기도 하고, 인기가 좋기도 합니다.facebook에서 개발하였고, 실제로 facebook iOS어플리케이션을 비롯해, 인스타그램, 에어비앤비, 우버 등이 리액트 네이티브를 이용해 어플리케이션을 제작한 것으로 알고 있습니다. 리액트 네이티브에 대한 자세한 점은 직접 구현해보면서 체험하는 걸로 내려놓고.. :) 이번 포스팅에서는 그 시작으로,..

React_native 2018.04.13

딥러닝(DeepLearning) #2_ XOR using Neural Nets(NN)

안녕하세요. 문범우입니다.이번 포스팅에서는 XOR문제에 대한 이야기를 해보도록 하겠습니다. * 해당 포스트의 모든 내용은 김성훈 교수님의 '모두를 위한 딥러닝'을 바탕으로 제작되었습니다.관련한 상세 내용은 아래 링크를 참고해주세요.https://hunkim.github.io/ml/ 1. XOR 문제의 개요 지난 포스팅에서 딥러닝에 대한 개념과 그 동안의 역사에 대해서 알아보며, XOR문제가 매우 까다로운 문제로 다가왔음을 알아보았습니다. 그럼 그 골치덩이 문제를 어떻게 풀 수 있을까요? 먼저, 그때에 그 문제에 부딪혔던 이유 중 하나는, XOR문제가 단순히 하나의 모델로는 풀이가 불가능하다라는 증명 및 사실들 때문이었습니다. 그렇다면, 하나의 모델이 아닌 2개, 3개, 다수의 모델을 이용하면 어떨까요? ..

LikeLion at UOS #7_ 로또 번호 생성 페이지 만들기

안녕하세요. 문범우입니다.이번 포스팅은 4월 12일 서울시립대학교 멋쟁이사자처럼 수업에 대한 내용입니다. 지난 포스팅을 시작으로 Ruby on Rails를 시작했습니다.따라서 이번 포스팅의 내용은 다음과 같은 순서로 진행됩니다. - 지난 내용 복습- Array 개념- Range- Lotto 번호 생성 페이지 만들기- 이미지 넣기 1. 지난 내용 복습 지난 포스팅에서는 먼저 MVC 패턴과,ruby on rails가 무엇인지 알아보았습니다.우리가 앞으로 다루게 될 ruby on rails 는 백엔드(backend) 작업으로써, ruby 언어를 이용한 프레임워크입니다.백엔드를 다루다보면 사소한 문법실수나 기타 실수때문에 아예 웹페이지가 뜨지 않을때도 많습니다. 따라서 하나하나 꼼꼼히 살펴보고, 에러가 발생했을..

LikeLion 2018.04.12

텐서플로우(Tensor Flow) #11_ TensorFlow Manipulation

안녕하세요.이번 포스팅에서는 텐서플로우(tensorflow)를 다루는 방법에 대해서 이야기해보도록 하겠습니다.우리가 그 동안 TensorFlow를 이용해 몇가지 실습을 진행해보았지만 뒤로 갈수록 TensorFlow에 대한 복잡도가 커질 것 입니다.따라서 이번 포스팅에서는 TensorFlow를 더 잘 다루기 위해 공부해보도록 합니다. * 해당 포스트의 모든 내용은 김성훈 교수님의 '모두를 위한 딥러닝'을 바탕으로 제작되었습니다.관련한 상세 내용은 아래 링크를 참고해주세요.https://hunkim.github.io/ml/ 1. Simple ID array and slicing 첫번째로 알아볼 내용은 1차원 배열입니다. 1t = np.array([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6.])cs 위와 ..

딥러닝(DeepLearning) #1_ 딥러닝의 시작

안녕하세요. 문범우입니다. 이번 포스팅에서는 딥러닝의 기본 개념으로써 딥러닝의 시작과 XOR문제, 그리고 '딥'의 출현에 대해서 이야기 해보도록 하겠습니다. * 해당 포스트의 모든 내용은 김성훈 교수님의 '모두를 위한 딥러닝'을 바탕으로 제작되었습니다.관련한 상세 내용은 아래 링크를 참고해주세요.https://hunkim.github.io/ml/ 1. 딥러닝의 시작 많은 과학자들은 인간이 고민하고 어려워 하는 문제들에 대해서 기계가 해결시켜주기를 바랬습니다.그리고 그 시작으로 먼저 인간의 뇌를 분석하기 시작했습니다. 그리고 분석된 뇌에 대해서 수학적으로 식을 세우고, 풀어냈습니다. 이를 간단히 하여 위와 같은 그림으로 나타내게 되었습니다.지난 포스팅들에서도 확인했던 그림들입니다.그리고 이러한 구조를 직접..

텐서플로우(Tensor Flow) #10_ MNIST data

안녕하세요. 문범우입니다.오늘 포스팅에서는 실전데이터를 이용해서 모델을 만들어 보도록 하겠습니다. * 해당 포스트의 모든 내용은 김성훈 교수님의 '모두를 위한 딥러닝'을 바탕으로 제작되었습니다.관련한 상세 내용은 아래 링크를 참고해주세요.https://hunkim.github.io/ml/ 1. MNIST data 오늘 우리가 사용해볼 데이터는 위의 그림과 같은 MNIST dataset 입니다.보시면 아시듯이 손으로 쓴 숫자들 입니다.이 데이터들은 아래 주소에서 손쉽게 다운받을 수 있습니다. http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 위의 사이트에서 4개의 알집을 모두 다운받았습니다.그럼 각 데이터가 어떤 형태를 가지고 있는지 좀 더 자세히 알아보도록 하겠습니다. MNIST의 데이터들은 ..

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