딥러닝

XOR을 해결하기 위해 하는 것이 딥러닝의 기초라고 생각하면 된다.텐서플로우를 활용하여 XOR 문제에 대해서 알아보도록 하자layers를 두번 사용해서 해결책을 찾도록 했다.기존 lr을 사용했는데,,오류가 떴다. 대신에 learning_rate로 대체되었다고 파이썬에

텐서플로우를 통해 딥러닝을 하는 방법밖에 모르기에 텐서플로우를 import해준다!!MNIST에 내포되어 있는 데이터를 기반으로 분석하려고 한다.딥러닝을 해주기 위해 x_train, y_train,x_test,y_test를 만들어줬다.layers를 구분해줬고 relu,s

Convolutional Neural Networks의 약자로 딥러닝에서 주로 이미지나 영상 데이터를 처리할 때 쓰이며 이름에서 알수있다시피 Convolution이라는 전처리 작업이 들어가는 Neural Network 모델입니다.일반 DNN(Deep Neural Ne

array(\[-0.35626925, -0.54131108, 0.80274536])확인할 수 있다.가중치를 랜덤하게 선택했기에원래는 학습이 완료된 가중치를 사용해야 한다.값을 확인할 수 있었다.하지만 문제!!랜덤하게 잡았기 때문에 추론 결과는 아무런 의미가 없거나 틀

파이토치, matplotlib를 활용해야한다.current cuda device is cuda현재 cuda가 가능하다고 뜬다.train step: 1000 loss: 0.048train step: 2000 loss: 0.128train step: 3000 loss

자기 자신을 출력으로 나오게 한다. \- 자기 자신이 비교 대상 train_x, train_x를 fit한 걸로 보아 train_x가 입출력하게 학습시키고 있다.그럼 결과 역시 자기 자신이 나온다는 것을 의미한다.DANSE 64 부분이 특성, code라고 할 수 있다

순환신경망 \- 활설화 신호가 입력에서 출력으로 한 방향으로 흐르는 피드포워드 신경망 \- 순환 신경망은 뒤쪽으로 연결하는 순환 연결이 있음 \- 순서가 있는 데이터를 입력으로 받고 \- 변화하는 입력에 대한 출력을 얻음순환 뉴런의 출력은 이전 시간의

openCV는 영상 데이터를 numpy.ndarray로 표현일반적으로 첫번째 줄의 표시를 주로 사용한다.cv2.CV_16F는 딥러닝에서 많이 사용된다.숫자 3은 3차원을 의미한다.