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안녕하세요. 문범우입니다.이번 포스팅에서는 텐서플로우의 새로운 기능인 dynamic rnn에 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. Dynamic RNN 우리가 그동안 다루어보았던 RNN모델을 다시한번 생각해보도록 하겠습니다.이전의 모델을 이용해서 'hello'와 같은 문자열을 다루어볼때는, 우리가 다루고자하는 문자열의 크기에 따라서 RNN을 구성하였습니다.하지만 실제의 데이터에서는 문자열의 크기가 가변적입니다.예를 들어, 누군가가 전달하는 문자열 데이터를 처리한다고 했을 때, 그 데이터가 항상 고정된 길이는 아닙니다...

안녕하세요. 문범우입니다.이번 포스팅에서는 TensorFlow에서 CNN을 이용하여 MNIST를 99%로 예측해보도록 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. 기본 구조 이번 실습에서 우리가 진행해볼 구조는 위의 그림과 같습니다.Convolution layer와 pooling layer가 두번 반복된 구조를 통해 나온 결과를 Fully-Connected layer를 통해 10개의 숫자들 중에서 예측합니다. 2. Layer 1 1234567891011121314151617181920import tensorflow as tfimport mat..

안녕하세요. 문범우입니다.이번 포스팅에서는 Tensorflow에서 CNN을 다루는 기본적인 내용에 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. CNN CNN은 이미지 분류나 텍스트 분류 등 다양한 분야에서 굉장히 좋은 성능을 내고 있습니다. 이에 대한 이론적인 내용은 ML&DL 카테고리에서 다루었습니다.CNN에서는 크게 3가지로 나눠볼 수 있는데, 첫번째로는 입력되는 이미지, 입력되는 벡터와 같은 것을 convoultion을 통해 filter를 사용하는 방법. 그리고 뽑아낸 값에 대해 데이터를 작게 만드는 subsamplin..

안녕하세요. 문범우입니다.이번 포스팅에서는 우리가 Deep Neural Network 에 대해 이론으로 배웠던 내용들을 실제로 텐서플로우로 구현해보도록 하겠습니다. 우리가 아래 포스팅에서 softmax classifier를 이용하여 mnist 데이터를 예측해보는 모델을 만들어봤었는데, 이때 정확도가 약 83%도 나왔습니다. 이를 DNN으로 구현해보면서 정확도를 최대 98%까지 끌어올려보도록 하겠습니다. 텐서플로우(Tensor Flow) #10_ MNIST DATA * 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 다루기 우리가 MNIST D..

안녕하세요. 문범우입니다.우리가 지난번 실습에서 텐서플로우를 통해 Neural Network를 이용하여 XOR 문제를 풀어보았습니다.그런데 우리가 Neural Network를 이용하면서 보다 깊고 복잡한 문제를 해결할 때 그 학습과정등을 시각적으로 볼 수 있도록 하는 Tensorboard라는 것이 있습니다.이번 포스팅에서는 그런 Tensorboard를 사용하는 방법에 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. Tensorboard 우선 텐서보드를 사용하면 위의 그림에서 보이는 것처럼 우리의 TensorFlow 그래프를 시각..

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 ..

안녕하세요. 문범우입니다. 이번 포스팅에서는 우리가 만든 모델에 대한 Learning rate 를 설정하는 방법과 evaluation을 해보는 과정을 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. Training and Test data sets 이번에 알아볼 내용은 우리가 가진 데이타셋을 training 과 test로 나눠보는 것입니다.이전까지의 실습에서는 이런 구분 없이 우리가 가진 모든 데이터를 통해 traning을 하고 test를 했는데, 엄밀히 말해서 이는 틀린 방법입니다. 이제부터는 반드시 데이타셋을 나눠서 진행합니다.즉..

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.오늘은 TensorFlow에서 데이터 파일을 읽어와 multi-variable linear regression을 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. Loading Data From File 데이터가 많아지면 이러한 데이터를 직접 입력하는게 힘들어 집니다.이럴 경우 우리는 데이터들을 텍스트 파일로, 주로 csv파일로 저장하고 이를 불러오는 방법을 사용합니다.지난 번 실습에서 진행된 데이터들을 바탕으로 아래와 같은 내용을 메모장을 통해 작성하여 바탕화면에 data-01-test-score.csv 라는..