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안녕하세요. 문범우입니다.이번 포스팅에서는 Fancy Softmax Classification을 구현하겠습니다.지난 포스팅에서는, 단순히 Softmax Classification을 구현해보았는데, 이번에는 보다 더 이쁘게, 기본적으로 제공되는 croso_entropy, one_hot, reshape을 이용해서 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. softmax_cross_entropy_with_logits 먼저 알아볼 것은 softmax cross entropy with logits 이란 함수입니다.그 전에 잠깐, 우리가 ..

안녕하세요. 문범우입니다.이번 포스팅에서는 Tensorflow를 통한 Softmax Classification 구현을 진행해보도록 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. Softmax Classification 우리가 이론부분에서 알아보았던 거처럼, Softmax는 어떤 n개의 예측하고자 하는 것이 있을때 Softmax를 사용합니다. 물론 이러한 Softmax도 위의 그림에서 볼 수 있듯이, 주어진 X값에 학습할 W를 곱해서 값을 만드는 것으로 시작합니다.그리고 그러한 식의 결과로 나오는 것은 단순히 Score로써 실수값을 갖게되는데 이..

안녕하세요. 이번 포스팅에서는 지난 포스팅에 이어 Softmax classifier의 cost 함수에 대해서 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. Softmax classifier 우리가 지난 포스팅에서 학습한바와 같이, 위의 사진에서 오른쪽에 x 표가 되어있는 것보다는 제일좌측에 있는 하나의 행렬을 곱함으로써 하나의 벡터로써 결과가 나오게 됩니다. 즉 위와 같이 간단하게 생각해볼 수 있고, 빨간색 글씨 처럼 위에서 부터 a, b, c가 될 확률로 볼 수 있습니다.그런데 빨간색으로 나와있는 숫자보다, 우측 알파벳 옆에 쓰인 ..