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딥러닝2

Deep Learning | Linear regression(선형 회귀 모델 구현) Linear regression 선형 회귀 모델 구현. 선형 회귀란? = 주어진 x와 y의 값을 가지고 서로 간의 관계를 파악하는 것. 새로운 x 값이 주어졌을 때, y값을 예측 하는 것. x_data = [1,2,3] y_data = [1,2,3] 이라고 하자. X와 y의 상관 관계를 설명하기 위한 변수를 -1.0부터 1.0까지 균등분포 uniform distribution을 가진 무작위 값으로 초기화 한다. W = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) b = tf.variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) 자료를 입력받을 플레이스 홀더를 설정한다. X = tf.placeholder(tf.float32, name = ”X.. 2021. 6. 17.
Deep Learning & Tensorflow 사용 기초 1. 골빈해커의 3분 딥러닝 텐서플로맛 교재와 함께 강의를 듣게 되었다. 우연히 교수님께서 책 저자인 김진중님을 모시고 와주셨고, 김진중님께 대략 두시간 정도 강의를 들었다. 원래는 야놀자 전략기술연구소장이셨고, 지금은 네이버 CLOVA에 계신다고했다. (블로그 폐쇄 후 다시 쓰느라 3년전 기준..) 2시간 정도 딥러닝을 처음 접하는데 쉽게 설명을 해주셨고, 이제 처음부터 책과 함께 쭉 따라가 보려고한다. 딥러닝과 텐서플로우 (MAC OS X 환경에서 python 3.6, tensorflow 1.2 버전 설치 후 실행하였습니다. ) 텐서플로우를 사용하기 위해 텐서플로 라이브러리를 임포트한다. $ import tensor flow as tf tf.constant 로 문자열 ‘Hello, TensorFlow!’ .. 2021. 6. 17.
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