DeepLearning/Tensorflow
케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 - 4. 신경망 시작하기 : 분류와 회귀
Reuter 뉴스를 46개의 상호 배타적인 토픽으로 분류하는 신경망을 만들어 보겠습니다. 1. 로이터 데이터셋 4-11 로이터 데이터셋 로드하기 from tensorflow.keras.datasets import reuters (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = reuters.load_data( num_words=10000) 4-12 로이터 데이터셋을 텍스트로 디코딩하기 word_index = reuters.get_word_index() reverse_word_index = dict([(value, key) for (key, value) in word_index.items()]) decoded_newswire = " ".join([revers..
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케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 - 3장 케라스와 텐서플로 소개
5. 텐서플로 시작하기 첫째, 모든 현대적인 머신 러닝의 기초 인프라가 되는 저수준 텐서 연산. 이는 다음과 같은 텐서플로 API로 변환됩니다. 텐서(신경망의 상태를 저장하는 특별한 텐서(변수)도 포함) 덧셈, relu, matmul 같은 텐서 연산 수학 표현식의 그레이디언트를 계산하는 방법인 역전파(텐서플로의 GradientTape 객체를 통해 처리됨) 둘째, 고수준 딥러닝 개념. 이는 다음과 같은 케라스 API로 변환됩니다. 모델을 구성하는 층 학습에 사용되는 피드백 신호를 정의하는 손실 함수 정확도처럼 모델의 성능을 평가하는 측정 지표 미니 배치 확률적 경사 하강법을 수행하는 훈련 루프 5.1 상수 텐서와 변수 텐서플로에서 어떤 작업을 하러면 텐서가 필요합니다. 텐서를 만드려면 초기값이 필요합니다...
