junny1997 개발 일지

mnist 데이터 확인 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) #validaiton_size = 2000 으로 2000장으로 제한 가능 #one hot encoding [0.0.0.0.1.0.0.0.0.0.] print('validation.image: ', np.shape(mnist.validation.images)) print('validation.labels: ', np.shape(mnist.validation.labels)) #va..

Loss Function (Error Function) Mean squared error (평균 제곱 오차) $E=\frac{1}{2}\sum_{k}^{}(y_k-t_k)^2$ ex Cat: 0.1 $(0.1 - 1)^2$ Dog: 0.9 $(0.9 - 0)^2$ Cross entropy error (교차 엔트로피 오차, 정답일때의 출력이 전체값을 결정) $E=-\sum_{k}^{}t_k\log y_k$ ex Cat: 0.1 $1*\log 0.1$ Dog: 0.9 $0*\log 0.9$ Back-Propagation(역오차전파) Gradient decent $w_{1}^{t+1}=w_{1}^{t}-\varepsilon \nabla E$ (훈련샘플에 의한 E오차) 임의의 지점부터 loss가 줄어드는방향으로..

딕셔너리형 사용법 dictionary는 key와 value의 쌍 #dictionary 사용법 name_to_age = {"Jenny": 20, "Ella":31} #name_to_age = {} 처럼 빈 dictionary로 선언가능 name_to_age["John"] = 26 name_to_age["Tom"] = 29 #마음대로 추가 가능 print(name_to_age["Jenny"]) print(name_to_age["John"]) print(name_to_age["Tom"]) name_to_age["Jenny"] = 21 #수정 가능 print(name_to_age["Jenny"]) print(name_to_age.get("Jenny")) #두가지 접근법 print(name_to_age.keys(..