CNN, RNN
CNN: 주로 이미지 분석에 사용한다. filter는 이미지를 일정 크기만큼 분할하며 해당 영역의 데이터를 하나의 숫자로 만든다. 이 숫자는 WX+b 혹은 ReLU(WX+b)가 된다. 예를 들어 (25, 25, 3)의 이미지에 (5, 5, 3) filter를 적용한다면, 한 방향으로 (25 - 5) /stride + 1 만큼의 output이 나온다. stride는 filter가 겹치는 부분의 폭이다. pixel padding을 해서 이미지의 모서리 부분을 구분하기도 한다. CNN은 서로 다른 weight를 갖는 filter를 여러 개 사용하여 하나의 층을 만든다. 예를 들어 첫 번째 층에서 (25, 25, 3)이 input으로 들어가고 다음 층에서 (5, 5, 3) filter를 6개 사용한다면 shap..
Multinominal Logistic Regression, Softmax
코드: import tensorflow as tf import numpy as np x_raw = [[1, 2, 1, 1], [2, 1, 3, 2], [3, 1, 3, 4], [4, 1, 5, 5], [1, 7, 5, 5], [1, 2, 5, 6], [1, 6, 6, 6], [1, 7, 7, 7]] y_raw = [[0, 0, 1], [0, 0, 1], [0, 0, 1], [0, 1, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 0]] x_data = np.array(x_raw, dtype=np.float32) y_data = np.array(y_raw, dtype=np.float32) nb_classes = 3 tf.model = tf.keras.Sequential()..