ComputerVision Jack

[04-1 multi_variable_linear_regression] 이번엔 여러개의 테이터를 갖고 linear regression을 학습한다. multi variable x1_data = [73., 93., 89., 96., 73.] x2_data = [80., 88., 91., 98., 66.] x3_data = [75., 93., 90., 100., 70.] y_data = [152., 185., 180., 196., 142.] #전과 다르게 데이터가 많아졌다. y_data를 보는 법은 x1_data[0] x2_data[0] x3_data[0] 이 y_data[0] 과 매칭이 된다고 생각하면 된다. x1 = tf.placeholder(tf.float32) x2 = tf.placeholder(tf...

[03-1 minimizing_cost_show_graph] cost graph 확인해보기 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt #tensorflow와 cost graph를 그려보기 위해 matplotlib 라이브러리를 import합니다. X = [1, 2, 3] Y = [1, 2, 3] #x와 y데이터를 준비합니다. W = tf.placeholder(tf.float32) # bias는 고려하지 않고 weight만 신경쓰기로 하고, placeholder로 feed_dict으로 던저줄 공간을 생성합니다. hypothesis = X * W # Linear Regression 모델(가설) 설정합니다. cost = tf.reduce_mean(tf.s..

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..