ComputerVision Jack

딥러닝에 많은 관심과 학생들에게 좋은 강의를 해주시는 김성훈 교수님의 강의를 스스로 정리했습니다. 많은 부분을 배울 수 있어서 다시한번 감사의 인사를 드립니다. [02-1 linear_regression] Linear Regression (선형 회귀) 회귀란 특정한 value를 지도학습을 통해 예측하는 것을 말합니다. 딥러닝의 기본 과정은 우선 1. data set 정의 2. weight과 bias 생성 3. hypothesis 정의 4. cost 구하기 5. 경사 하강법 실행 위 단계로 크게 그룹화 되는 것을 알수 있습니다. import tensorflow as tf tf.set_random_seed(777) # 텐서 플로우를 import하고 난수 발생 seed를 설정합니다. 제 생각으로는 random..

[개념 정리] Tensorflow 그래프 형태의 수학식 계산을 수행하는 핵심 라이브러리를 구현한 후, 그 위에 딥러닝을 포함한 여러 머신 러닝을 쉽게 할 수 있는 다양한 라이브러리를 올린형태. Tensor : 자료형 Rank와 Shape [1., 2., 3.] : 랭크 1 셰이프 3 [[1., 2., 3.], [4., 5., 6.] : 랭크 2 셰이프 [2, 3] [[[1., 2., 3.]], [[7., 8., 9.]]] : 랭크 3 셰이프 [2, 1, 3] #rank 차원의 느낌 []로 묶인 개수로 이해하기 편함 #shape []의 쌍으로 이루는 개수 따라서 랭크가 0이면 스칼라 1이면 벡터, 2면 행렬 3 이상이면 n-Tensor또는 n차원 텐서라고 지칭한다. Graph 텐서들의 연산 모음 텐서들의 ..

안녕하세요. 컴퓨터 비전(영상처리 개발자) 진로를 꿈꾸게된 20대 개발자 입니다. 많은 분들과 교류를 하면서, 견문을 넓히고 싶고 프로그래밍에 어려움을 느끼시는 분들과 함께 프로그래밍을 알아가고 싶어 이렇게 블로그를 열게 되었습니다. 부족한 부분이 있더라도 좋게 봐주셨으면 좋겠습니다. 감사합니다. -어리둥절 개발자 올림-