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딥러닝 Tensorflow | 최적화 이론 회귀 (관계 예측) 함수의 극소/극대값 찾기 경사하강[상승]법 모멘텀(momentum) 방법 미분 편미분 기울기벡터 연쇄법칙 미분 적용하기 경사하강법 모멘텀 방법 AdaGrad(Adaptive Gradient Method) RMSProp(Root Mean Square Propagation) Adam(Adaptive Moment Estimation)
인공지능 | 확률에 대해 확률적 생성 모델 조건부 확률 사전확률, 사후확률 독립적인 사건 베이즈정리 로지스틱 시그모이드 함수 소프트맥스 함수 손실함수의 통계적 해석 손실함수와 비용함수 최대 가능도법 베르누이 분포 교차 엔트로피
딥러닝 Tensorflow | Perceptron 학습의 분류 지도학습 (데이터에 label을 할당한다) classification(분류) : label이 이산적인 경우 Regression(회귀) : label이 연속적인 경우 비지도학습 (데이터에 label을 할당하지 않는다) Clustering(군집) : 컴퓨터 스스로 특성만을 조사하여 같은 특성을 갖는 데이터끼리 묶는 경우 classification(분류) 특성 간의 상관관계를 파악하는 것이 중요하다. 특성이 2개에서 그 이상으로 갈 수록 컴퓨터가 데이터를 구분하기 어려워진다. Curse of dimensionality problem(차원의 저주) 차원(특성의 개수)이 높을 수록, 특성에 따른 분류가 어려워지는 현상이다. 따라서, 컴퓨터가 특성을 쉽게 파악할 수 있도록 불필요한 차원을 줄여줘야한다...
딥러닝 Tensorflow | Keras training model.fit() 오류 시각화에서 계속 오류가 난다. 해결이 어려워서 그냥 keras 기본설정 부분은 다른책보고 공부하고 pytorch로 넘어가도록하자.
딥러닝 Tensorflow | Optimization, Training with Keras Optimization¶모델학습 전에 설정한다. Loss function Optimization Metrics Loss function¶ binary (단 2개일 때) categorical (2개 이상 클래스 사용시) loss = 'binary_crossentropy' loss = 'categorical_crossentropy' categorical 사용 기준 one hot 설정했다 -> tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy 설정 안했다 -> tf.keras.losses.categorical_crossentropy In [39]: loss_func = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy #one hot 인코..
딥러닝 Tensorflow | fully-connected (1) input layer : 1차원으로 펼쳐줘야한다. (2) hidden layer : input layer 노드와 hiddenlayer 노드를 하나하나 전부 연결한다. (3) output layer : 마지막 hidden layer 노드에서 output layer 노드로 연결해준다. * 모든 연결에는 weight가 할당되어있다. * 모든 단계에는 bias node가 추가로 할당된다. * 수식 : y = wx + b (w:weight, b:bias) * flatten : 1차원으로 쫙 펼쳐주는 방식 { tf.keras.layers.Flatten() } Flatten¶ In [38]: import tensorflow as tf In [39]: layer = tf.keras.layers.Flatten()..
딥러닝 Tensorflow | layer, feature extraction - convolution Layer 개념 / 시각화 / Layer 적층법¶ In [1]: import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline In [2]: #mnist 데이터 이미지 로드 from tensorflow.keras import datasets (train_x, train_y), (test_x, test_y) = datasets.mnist.load_data() In [3]: #데이터 로드 후에는 shape 확인 필수 train_x.shape Out[3]: (60000, 28, 28) In [4]: #첫번째 이미지 할당 image = train_x[0] In [5]: #첫번째 이미지의 shape 확인 필수 - 사이즈, 채널 개수 등 ima..
반도체, IT 소식 사이트 목록 (반도체 투자 관련) 전자부품 전문 미디어 디일렉 반도체 디스플레이 이차전지 모듈 전자부품 전문 www.thelec.kr SK하이닉스 뉴스룸 - We Do Technology SK하이닉스 뉴스룸은 SK하이닉스의 대표 공식 미디어입니다. SK하이닉스에 대한 새로운 뉴스를 제공하는 곳으로 기업소식, 보도자료, 회사 개요, 영상 및 이미지 등 다양한 정보를 확인할 수 있습 news.skhynix.co.kr 삼성반도체이야기 삼성전자 반도체 공식 블로그. 삼성전자 채용, 반도체 공정, 반도체 직무, 반도체 환경안전, 반도체 웹툰, 반도체 영상, 용인/화성/평택 소통협의회, 소통블로그 등 소개 www.samsungsemiconstory.com 개인 블로그 Hodolry의 블로그 : 네이버 블로그 YONSEI Univ. EE 홍보 사절요..
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