일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
Tags
- 크리스마스
- Unity
- 쿠킹덤
- edwith
- 홀리데이익스프레스
- 쿠키런킹덤
- 웹개발
- 유니티
- SQL
- oracle
- dart
- 오블완
- 이클립스
- 프로그래머스
- 쿠키런킹덤크리스마스
- programmers
- 자바
- 자바스크립트
- MySQL
- HTML
- 개발자
- Java
- Spring
- JavaScript
- 티스토리챌린지
- 딥러닝
- 쿠키런킹덤공략
- 노마드코더
- 쿠킹덤공략
- Eclipse
Archives
- Today
- Total
목록텐서플로우 (3)
Dev study and notes
[EDWITH_머신러닝과 딥러닝 BASIC] Linear Regression 의 cost 최소화의 TensorFlow 구현(new)
시작전 확인 공식 예습. 코드 설명 코드 실행 기울기에 대한 설명 텐서플로우에 적용 코드실행 및 결과
StudyAndDev
2021. 7. 19. 07:08
[EDWITH_머신러닝과 딥러닝 BASIC] Linear Regression의 cost 최소화 알고리즘의 원리
W가 1일때 0 값의 확인 그래프를 대략적 그려봄. W의 최소값을 찾았다. 알고리즘 설명 w,b 의 값을 바꿔본다. >>미분 설명 및 수식 변경화 최종적 공식확인. 미분에 걱정 없이 외부 사이트 이용 활용 가능. 잘못된 모양 이런 모양이 나오도록 설계를 한다.
StudyAndDev
2021. 7. 19. 07:00
[EDWITH_머신러닝과 딥러닝 BASIC] Tensorflow로 간단한 linear regression을 구현 (new)
* 예측을 어떻게 할 것인가? 공식을 이용한다. * 얼마나 예측을 잘했는가? = cost * 학습을 한다. W와 b를 조절해서 cost를 낮게 하는 것 1. 공식 1. build graph using TF opertations x,y 값을 조절한다. 1-2-3-/1-2-3 variable; TF에서 자체적 처리, W와 b의 값 cost = TF의 함수로 사용(reduce_mean, square) GradientDescent >> optimizer / minimize = magic step >> 코드설명 실행에 의해 결론적으로 training을 통해 0에 수렴한다. 코드 설명 최종 전체 코드 실행 설명
StudyAndDev
2021. 7. 19. 06:44