딥러닝6 (딥러닝 정리노트 #4) 딥러닝의 역사, XOR문제 ## 인프런_딥러닝 강의 해당 글은 인프런 모두를 위한 딥러닝 - 홍콩과기대 김성훈 교수님의 강의를 보며 정리한 노트입니다. @ 섹션8. 딥러닝의 기본개념: 시작과 XOR문제 - Deep Neural Network.- 궁극적인 목적 : 인간의 생각을 대신 해주는 것.- 인간의 생각의 주체 -> 뇌, 뇌의 구성을 연구 -> 뉴런 (다소 단순한)- 뉴런 : 시냅스로 부터 input, 이 자체를 X*W로 볼 수 있음. - AND/OR등을 기계가 푼다면 되지 않을까 라는 과거의 생각.- 그러나 XOR을 풀지 못하였음.- Minsky가 XOR문제를 풀지 못할 것이라는 증명을 냄- 이유인즉, Multi layer(MLP)에서 학습하는 문제가 어렵기 떄문. - 이후 Paul의 Backpropagation으로 이 문제.. 2018. 6. 1. (딥러닝 정리노트 #3) Softmax Regression, Learning rate ## 인프런_딥러닝 강의 해당 글은 인프런 모두를 위한 딥러닝 - 홍콩과기대 김성훈 교수님의 강의를 보며 정리한 노트입니다. @ 세션6. Softmax Regression - logistic regression 복습- H(x) = Wx의 결과가 1을 초과한 큰 값이 나오므로 이를 z로 생각하고, g(z)라는 수식이 큰 값들을 0과 1사이로 압축해줌. - x -> w -> z -> y의 햇 // z를 통해 시그모이드로 변환, y햇은 0과 1사이- 2개의 결과를 구분 짓은 리니어를 그리는 것. - multinomial classification ( 여러개의 입력을 통한 여러개의 결과 )- binary classification으로 multinomial classification 구현이 가능함.- ex) a,.. 2018. 5. 30. (딥러닝 정리노트 #2) Binary Classification-Logistic regression ## 인프런_딥러닝 강의 해당 글은 인프런 모두를 위한 딥러닝 - 홍콩과기대 김성훈 교수님의 강의를 보며 정리한 노트입니다. @섹션5. Binary Classification - 둘 중 하나의 결과를 도출시키는 classification- 예시는 페이스북 피드 업로드, 스팸메일 처리, 신용카드 오사용 분류- 이러한 예시를 컴퓨터로 쉽게 코드를 짤 수 있도록 encoding을 함, 0과 1로 구분짓는 것임. 스팸메일(1)_정상메일(0)- 0과 1로 이루어진 결과만 도출하는 상황에서 linear regression으로 해결하는 것은 cost의 값이 매우 커지게 됨.- 이유인즉 1이상의 값, 0이하의 값을 linear regression에서 도출되기 때문임- 이 cost의 값을 낮추기 위한 그래프, 시그모이드.. 2018. 5. 30. (딥러닝 정리노트 #1) 딥러닝개요와 Linear Regression ## 인프런_딥러닝 강의 해당 글은 인프런 모두를 위한 딥러닝 - 홍콩과기대 김성훈 교수님의 강의를 보며 정리한 노트입니다. @섹션0~3.- (hypothesis, cost function, gradient descent algo.)- hupothesis = Wx + b // W, b 두개의 값을 학습- cost(W,b) = 실제값과 예측한 값의 차이를 제곱하여 평균한 것(밥그릇 모양)- 밥그릇 모양의 그래프에서 최적의 값을 찾기 위한 알고리즘 : gradient descent algorithm @섹션4. 여러개의 입력의 Linear Regression - 이전까지는 하나의 인풋을 통해 학습했지만, 여러개의 input은 어떻게 해야할가?- 하나의 input일땐 h=Wx+b, 3개의 입력일 경우 H(x1,.. 2018. 5. 30. Linear Regression(선형회귀) 코드분석 Linear Regression.py 코드# From https://www.tensorflow.org/get_started/get_started import tensorflow as tf # 텐서플로우 라이브러리 사용 # Model parameters W = tf.Variable([.3], tf.float32) # W 변수에 32비트 실수형 변수 0.3 b = tf.Variable([-.3], tf.float32) # b 변수에 32비트 실수형 변수 -0.3 # Variable 내장함수를 사용하면 텐서플로 자체적으로 학습과정에서 값을 변경 # Model input and output x = tf.placeholder(tf.float32) # x 변수에 32비트 실수형의 placeholder 지정 y = .. 2018. 5. 15. 맥OS에서 pip를 통한 텐서플로우 설치 파이썬 패키지 관리자인 pip를 통해서 텐서플로우 라이브러리를 다운받는 방법을 기술했습니다. 텐서플로우를 공식 사이트에서 다운로드 받을 수도 있지만 pip를 통해 다운로드 받는 방법또한 쉽기 때문에 이 루트를 소개하고자 합니다. 아래의 설명과 이미지를 참고하여 따라하세요. 1. 파이썬, 홈브루 설치파이썬과 홈브루가 선행 설치되어야 합니다. http://markim94.tistory.com/77 링크를 통해 설치해주세요. 2. get-pip.py 설치터미널에서 아래 커맨드를 순서대로 입력해주세요. curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py sudo python3 get-pip.py 3. pip 설치(파이썬 패키지관리자 설치)sudo easy_inst.. 2018. 5. 10. 이전 1 다음 반응형
