텐서플로우 익히기 2

텐서플로우(Tensor Flow) #6_ TensorFlow로 Logistic Classification 구현하기

안녕하세요.이번 포스팅에서는 TensorFlow로 Logistic Classification을 구현해보도록 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. Logistic Classification 바로 텐서플로우로 구현하기 전에, 이론적인 내용을 간단히 살펴보겠습니다.보다 자세한 내용은 아래 포스팅에서 확인하실 수 있습니다. 머신러닝(ML) #5_ Logistic Classification의 가설 함수 정의 머신러닝(ML) #6_ Logistic Regression의 cost 함수 설명 위의 사진을 보시면 Logistic Regression에서..

텐서플로우(Tensor Flow) #3_ Linear Regression의 Cost 최소화 하기

안녕하세요. 문범우입니다.이번 포스팅에서는 지난 포스팅에서 구현했던 hypothesis 함수와 cost함수를 통해 Linear Regression에서의 cost를 최소화해보도록 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. Simplified hypothesis 우리가 직접 텐서플로우를 사용하기전에 hypothesis를 보다 간략하게 정의해봅니다. 위의 수식과 같이 hypothesis와 cost함수를 정의해보았습니다. 2. cost 최소화 그럼 이제 tensorflow로 코드를 구현해보겠습니다.그전에 추후 그래프를 확인하기 위해 모듈하나를 설치..

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