텐서플로우

tensorflow의 기초에 대해서 배우고 있다.tensorflow는 다양한 작업에 대해 데이터 흐름 프로그래밍을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리이다. 또한 추상화에 있고 디버깅과 시각화에 매우 능한 플랫폼입니다.그래서 많은 사람들이 딥러닝 혹은 머신러닝을 할 때

퍼셉트론은 두 개의 노드가 있을 경우, 그 두 개의 노드가 각각 들어가야 하는 위치인 입력치와 그를 가중하는 가중치, 이를 통해 계산하여 나온 결과인 출력 값으로 구성되어 있다.가중치와 입력치를 곱한 것을 모두 합한 값이 활성함수에 의해 판단되는데, 그 값이 임계치(보

이번에도 텐서플로우의 기본 데이터셋으로 딥러닝을 연습해보려고 한다.matplotilb.pyplot와 seaborn까지 import해주어 그림으로도 살펴볼 예정이다.TensorFlow에서 제공하는 MNIST 예제를 다루어 볼 것이다.데이터 shape, dtype 확인하기

이미지를 분석하기 위한 패턴을 찾는데 유용한 알고리즘이고이미지를 직접 학습하고 패턴을 사용해 이미지를 분류한다.input – C1 – S2 – C3 – S4 – C5 – F6 - output Flatten => 채널 차원 추가로 변경 (Convolution Layer