tensorflow 시작하기 7

텐서플로우(tensor flow) 튜토리얼 #4_Overfitting and Underfitting

4. Overfitting and Underfitting¶https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/overfit_and_underfit?hl=ko by doorbw (https://doorbw.tistory.com) In [41]: # TensorFlow and tf.keras # 텐서플로우와 keras를 import한다. 이떄 tensorflow는 tf라는 별칭으로 사용할 것임. import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries # numpy와 matplotlib을 사용한다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # jupyter not..

텐서플로우(Tensor Flow) #19_ Wide & Deep RNN

안녕하세요. 문범우입니다. 이번 포스팅에서는, 그 동안 배운 RNN 내용을 통해서, RNN을 보다 wide하고 deep하게 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. Long sentence 우리가 지난 번 내용을 통해 'hihello'라는 문자열에 대해 RNN을 이용하여 문자열을 예측하는 모델을 구성해 보았습니다. 그럼, 이러한 모델이 아래와 같은 긴 문장에서도 잘 작동할까요? 결과는 No. 입니다. 위와 같은 긴 문장은 우리가 그전에 만들어보았던 모델에서 제대로 작동되지 않습니다. 왜 그럴까요?간단하게 생각해보면, 우리의 ..

텐서플로우(Tensor Flow) #16_ CNN으로 MNIST 99%

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..

텐서플로우(Tensor Flow) #15_ TensorFlow CNN의 기본

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..

텐서플로우(Tensor Flow) #14_ Neural Network 총정리::MNIST 98%성공하기

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..

텐서플로우(Tensor Flow) #7_ TensorFlow로 Softmax Classification 구현하기

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..

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..

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