Python/opentutorials(Tensorflow)4 3. Deep Learning(Hidden layer) 입력 부분 - Input layer 추가한 부분 - Hidden layer 출력 부분 - Output layer 결과를 만들기 위해서는 Hidden layer의 모든 값들을 입력으로 하는 하나의 Perceptron이 필요하다. 위의 그림 중 왼쪽을 보면 13개의 입력(input layer) 5개의 출력(hidden layer), 오른쪽을 보면 5개의 입력(hidden layer) 1개의 출력(output layer) -> 딥러닝, 인공 지능망의 토대라고 볼 수 있다. 모델의 구조(회귀모델)를 만드는 코드에 위의 hidden layer 추가해서 살펴보면, hidden layer의 활성화 함수(activation)는 'swish'를 사용해주고 X, H, Y는 순서대로 앞의 것을 입력으로 받아 연결시키면 되는.. 2021. 7. 28. 2. Deep Learning(보스턴 집값 예측, 아이리스 품종 분류) 평균의 대표성을 무너뜨리는 값들을 이상치라고 하는데 이상치로 인해 평균의 대표성을 사용하기 힘들 때 중간값을 사용한다. # 컬럼 설명 1 범죄율 4 강변 5 평균 방수 13 하위계층 비율 1~13까지 14에 영향을 미치는 독립변수 14 종속변수 X=tf.keras.layers.Input(shape=[13]) Y=tf.keras.layers.Dense(1)(X) 13개의 입력으로부터 1개의 출력을 만든다 model = tf.keras.models.Model(X, Y) model.compile(loss=‘mse’) 종속변수 1개의 결과를 만들 때 수식이 1개가 필요한데 만약 독립변수의 개수가 12개, 종속변수의 개수가 2개라면 Perceptron 2개가 병렬로 연결된 모델이 되는 것이고, 찾아야 하는 가중치.. 2021. 7. 28. 1. Strat Deep Learning (레모네이드 판매 예측) 데이터 준비하기 1 데이터를 불러온다 종속변수와 독립변수로 분리한다. 실습을 통해 배울 도구들 파일 읽어오기: read_csv('/경로/파일명.csv') 모양 확인하기: 데이터.shape 칼럼 선택하기: 데이터[['칼럼명1', '칼럼명 2', '칼럼명 3']] 칼럼 이름 출력하기: 데이터.columns 맨 위 5개 관측치 출력하기: 데이터.head() 샘플 데이터 GitHub github link: https://github.com/blackdew/tensorflow1/tree/master/csv 레모네이드: https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/lemonade.csv 보스턴:https://raw.githubuserconte.. 2021. 7. 26. 1. Start TensorFlow 기계를 학습시켜 인간의 판단능력을 기계에 위임하는 것이 Machine Learning이다. TensorFlow는 다양한 직업에 대해 데이터 흐름 프로그래밍을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리이다. Symbolic 수학 라이브러리이자, 인공신경망 같은 기계 학습 응용프로그램에도 사용된다. Python API를 제공하며 문서화가 약간 부족하지만 C/C++ API 도 제공한다. 보통 텐서 플로우를 이용해 해결하려 하는 문제는 Machine Learning 지도 학습(Supervised Learning)의 회귀(Regression, 숫자 예측)와 분류(Classification, 범주 예측)이다. TensorFlow는 수많은 라이브러리 중 하나이다. 딥러닝 이론을 코딩으로 쉽게 이용해 줄 수 있는 여러 라이브.. 2021. 7. 21. 이전 1 다음
