Keras3 [DL]_텐서 + 텐서 = ????????? - 브로드캐스팅 딥러닝에 대해서 공부할 때에는 다음의 책과 함께 했습니다. 챕터 1에서는 인공지능과 머신러닝, 그리고 딥러닝에 대한 자세한 설명과 흐름을 얘기해주어 비교적 친숙하게 학습을 시작할 수 있었습니다. 감사합니다! 저번 포스팅에서 행렬의 형태를 가진 텐서에 대해서 알아보았습니다. 행렬로 연산할 수 있는 것처럼, 우리는 텐서에 적용되는 연산을 오늘 함께 실습해보겠습니다. 쉽게 말하면 덧셈, 뺄셈을 해본다는 것입니다. 그럼 시작해볼까요? 원소별 연산 원소별 연산을 구현해보겠습니다. relu 연산입니다. relu 함수는 입력이 0보다 크면 입력을 그대로 반환하고, 0보다 작으면 0을 반환합니다. relu(x) = max(x, 0) # relu 연산 def naive_relu(x): assert len(x.shape).. 2023. 8. 31. [DL]_텐서, 텐서 하는 그 텐서가 뭔데? 딥러닝에 대해서 공부할 때에는 다음의 책과 함께 했습니다. 챕터 1에서는 인공지능과 머신러닝, 그리고 딥러닝에 대한 자세한 설명과 흐름을 얘기해주어 비교적 친숙하게 학습을 시작할 수 있었습니다. 감사합니다! 딥러닝 실습은 구글에서 제공하는 Colaboratory에서 하겠습니다. 하기전에 항상 다음과 같이 세팅을 GPU로 바꿔주세요. 신경망을 위한 데이터 표현 텐서(tensor) : 다차원 배열. 임의의 차원 개수를 가지는 행렬의 일반화된 모습 텐서에서는 차원을 종종 축이라고 부릅니다. 이번 포스팅에서는 텐서에 대해 알아보겠습니다. 스칼라(랭크-0 텐서) 스칼라(scalar) : 하나의 숫자만 담고 있는 텐서 스칼라 텐서, 랭크-0 텐서, 0D 텐서라고도 부름 넘파이에서 float32나 float64 타입.. 2023. 8. 28. [DL]_나도 신경망을 만들 수 있다고? - 기본 예제 실습 딥러닝에 대해서 공부할 때에는 다음의 책과 함께 했습니다. 챕터 1에서는 인공지능과 머신러닝, 그리고 딥러닝에 대한 자세한 설명과 흐름을 얘기해주어 비교적 친숙하게 학습을 시작할 수 있었습니다. 감사합니다! 딥러닝 실습은 구글에서 제공하는 Colaboratory에서 하겠습니다. 하기전에 항상 다음과 같이 세팅을 GPU로 바꿔주세요. 신경망과의 첫 만남 책의 2장에 해당하는 부분을 실습해보겠습니다. 흑백 손글씨 숫자 이미지(28 * 28 픽셀)을 10개의 범주(0~9)로 분류를 해보겠습니다. 우리는 MNIST 데이터셋을 사용할 것입니다. 딥러닝계의 "Hello World" 1980년대 미국 국립표준기술연구소에서 수집한 6만 개의 훈련 이미지와 1만 개의 테스트 이미지로 구성됨 클래스와 레이블 머신 러닝에서.. 2023. 8. 27. 이전 1 다음 반응형
