ComputerVision Jack

[10-1 mnist_softmax] softmax()함수를 이용한 mnist 데이터 분류 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot = True) #mnist데이터를 작업 환경으로 load한다. X = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) Y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) #mnist 이미지를 통채로 넣어 준다. (28 * 28) 자료형이기 때문에 784크기를 받는다. W = tf.Variable(tf.random_normal([784, 10])) b = tf.Va..

[9-1 xor] 심층 신경망이 나오게 된 배경. 데이터가 선형으로 분리할 수 없게 등장하기 시작했다. (실제의 모든 데이터는 선형이지 않는다.) 그 중 대표적인 문제 xor 문제이다. x_data = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]], dtype = np.float32) y_data = np.array([[0], [1], [1], [0]], dtype = np.float32) #xor dataset을 준비한다. X = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2]) Y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1]) #placeholder 공간 설정 W = tf.Variable(tf.random_normal([2, 1]..