TensorFlow 메커니즘 기초

-Tensor 텐서는 기본 자료구조이며, 그래프에서 edge를 따라 흐르는 값을 의미 텐서는 다차원 배열과 리스트로 구성 rank, shape, type 세 가지의 매개변수를 가짐 Tensor = rank + shape + type 차원 행,열 타입 ex) Rank = 1 : 1차원 2차원 3차원 4차원 Shape = 7*1 5*7 (ex) 20 * 100* 30 (ex)10*20*100*30 ① 텐서플로우는 각 노드 (Node) 와 엣지 (Edge)로 구성된 그래프로 표현 ② 그래프의 각 node들은 operation을 의미함 쉽게 말해 ㅇ---------ㅇ 이것은 두 개의 노드와 하나의 엣지로 표현된 그래프이다. - Operation 이름을 가지는 추상적인 연산 Element-wise mathemat..

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• · 2021. 7. 3.
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Back-propagation

역전파 알고리즘 Back Propagation-Algorithm 주어진 문제를 해결하기 위해서 구성한 수많은 모델에서 ①가중치를 무작위로 설정한 뒤 결괏값을 도출하고, ②이를 정답과 비교하여 다시 가중치를 조정하는 과정. 쉽게 말해 피드백이라고 생각하면 좋다. 맛있는 음식을 만드는 과정이 Forward pass (순전파) 음식을 먹은 뒤 손님의 반응을 보며 어떤 점을 수정해야 하는지 Back pass(역전파) 대표사진 삭제 TensorFlow 소스코드를 그래프로 표현한 형태 출처 : http://download.tensorflow.org/paper/whitepaper2015.pdf 마지막 층 : C Cost Function 을 정의 이 층에 정답을 함께 넣고, (결과값과 정답을 비교해야 하므로 ) 다시 ..

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• · 2021. 7. 3.
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