linearregression2 (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. 이전 1 다음 반응형
