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머신러닝스터디/2016/2016 05 28

2016-05-28T11:07:40Z

59.11.128.254:

[[pagelist(^(머신러닝스터디/2016))]]
== 내용 ==
* Basic Logix Gate만들어보자!
** AND, OR, NXOR, XOR
=== 코드 ===
import tensorflow as tf
# AND OR NXOR XOR
# (0, 0) => 0 (0, 0) => 0 (0, 0) => 1 (0, 0) => 0
# (0, 1) => 0 (0, 1) => 1 (0, 1) => 0 (0, 1) => 1
# (1, 0) => 0 (1, 0) => 1 (1, 0) => 0 (1, 0) => 1
# (1, 1) => 1 (1, 1) => 1 (1, 1) => 1 (1, 1) => 0

W1 = tf.Variable(tf.random_uniform([2, 2]))
b1 = tf.Variable(tf.random_uniform([2]))

W2 = tf.Variable(tf.random_uniform([2, 1]))
b2 = tf.Variable(tf.random_uniform([1]))

def logic_gate(x):
hidden = tf.sigmoid(tf.matmul(x, W1) + b1)
return tf.sigmoid(tf.matmul(hidden, W2) + b2)

x = tf.placeholder("float", [None, 2])
y = tf.placeholder("float", [None, 1])

value = logic_gate(x)
loss = tf.reduce_sum(tf.pow(y-value, 2))
# loss = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y*tf.log(value), reduction_indices=1)) # Don't work
optimize = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(loss)

init = tf.initialize_all_variables()

with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
for i in range(30001):
result = sess.run(optimize, feed_dict={x: [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]], y: [[1], [0], [0], [1]]})
if (i % 1000 == 0):
print("Epoch: ", i)
print(sess.run([value, loss], feed_dict={x: [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]], y: [[1], [0], [0], [1]]}))
== 후기 ==
== 다음 시간에는 ==
* ML Week 5 Back Propagation 실습
== 더 보기 ==

머신러닝스터디/2016/2016 05 28

2016-05-28T11:06:50Z

59.11.128.254:

[[pagelist(^(머신러닝스터디/2016))]]
== 내용 ==
=== 코드 ===
import tensorflow as tf
# AND OR NXOR XOR
# (0, 0) => 0 (0, 0) => 0 (0, 0) => 1 (0, 0) => 0
# (0, 1) => 0 (0, 1) => 1 (0, 1) => 0 (0, 1) => 1
# (1, 0) => 0 (1, 0) => 1 (1, 0) => 0 (1, 0) => 1
# (1, 1) => 1 (1, 1) => 1 (1, 1) => 1 (1, 1) => 0

W1 = tf.Variable(tf.random_uniform([2, 2]))
b1 = tf.Variable(tf.random_uniform([2]))

W2 = tf.Variable(tf.random_uniform([2, 1]))
b2 = tf.Variable(tf.random_uniform([1]))

def logic_gate(x):
hidden = tf.sigmoid(tf.matmul(x, W1) + b1)
return tf.sigmoid(tf.matmul(hidden, W2) + b2)

x = tf.placeholder("float", [None, 2])
y = tf.placeholder("float", [None, 1])

value = logic_gate(x)
loss = tf.reduce_sum(tf.pow(y-value, 2))
# loss = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y*tf.log(value), reduction_indices=1)) # Don't work
optimize = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(loss)

init = tf.initialize_all_variables()

with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
for i in range(30001):
result = sess.run(optimize, feed_dict={x: [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]], y: [[1], [0], [0], [1]]})
if (i % 1000 == 0):
print("Epoch: ", i)
print(sess.run([value, loss], feed_dict={x: [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]], y: [[1], [0], [0], [1]]}))
== 후기 ==
== 다음 시간에는 ==
* ML Week 5 Back Propagation 실습
== 더 보기 ==

정모/2016.5.18

2016-05-28T11:03:42Z

59.11.128.254:

= 예정 =
* [[OMS]] : 이민석 - 하스켈 성능 튜닝
* 자물쇠 비밀번호 변경~~!
* 진행 사항 공유
** 스터디 및 프로젝트 - [[활동지도/2016]]
** [[AngelsCamp/2016]]
* 기타
** 코드 레이스 - 5월 20일
** [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1mpXSWXppW-9rYOlrkQ2ckp3UnTJO_UXYk707E6OY7DE/edit?usp=sharing 데블스 캠프 강사 모집중] - 6월 22일 ~ 6월 26일
** [http://worlditshow.co.kr/ World IT Show 2016] - 5월 17일 ~ 5월 20일
= 진행 =

* [[OMS]] : 이민석 - 하스켈 성능 튜닝
** 온라인 저지에 하스켈을 쓰지 맙시다
** 다음 OMS 주자 : 장혁재 - 아름다운 렌더링 기법 몇가지
* 자물쇠 비밀번호 변경: 앞으로 슬랙에 공지할 예정
* 스터디 및 프로젝트
** 알고리즘 스터디
** Google CodeJam Round.C번 문제 풀려다가 또다시 좌절
** cppall
** lambda expression, uniform initialization 진행
** cppall/씨뿔뿔
** 진행 못함
** 알고하자
** 진행 못함
** SIN
** NN영상을 봄. 이후 공유는 X
** Centos7
** 진행자 불참
** 알파고
** 진행자 불참
** [[머신러닝스터디/2016/2016_05_14| Machine Learning Study]]
** Tensorflow를 이용한 Logistic Regression 코딩
** Softmax function 대신 Sigmoid와 Cross Entropy Function를 직접 코딩
** CC
** 진행자 불참
** Python 파보기
** C99, Cextream 등 학교에서 가르쳐주지 않는 것들 ~~(딴짓)~~ 함.
** CS
** C# 기본적인 구조, 변수와 자료형 진행
** 내용이 너무 많아서 적지 못하였습니다. 내용 요약되어 있어요.
** 프로랭딸러
** 자유롭게 알고리즘 랭킹을 올리는 스터디
** Wolframite
** 내부 구조 변경
** 덕분에 난이도가 좀 쉬워짐
** SCGI 구현을 위해 노력중
** 개발자가 코드가 부끄럽다 하시어 저장소가 비공개로 변경

* Angels Camp 후기
** 소박하게 진행
** 결과물은 어느정도 완성됨

* devil's camp
** 강사모집합니다.
** '''D2에서 강사 지원이 있으니 듣고싶으신 세션이 있으시면 회장께 말해주세요. 자세한 내용은 홈페이지에 기재하겠습니다.'''
** 연락 돌렸습니다.

*새내기? :김남규, 이강진
= 후기 및 코멘트 =
* [[서지혜]]: 와 스터디 되게 많네요
* [[이민석]]: 발표 후 결국 문제를 해결하고 뒷이야기를 만들었습니다.
** http://www.slideshare.net/codeonwort/2-62452949

머신러닝스터디/2016/2016 05 28

2016-05-28T10:51:42Z

59.11.128.254:

import tensorflow as tf
# AND OR NXOR XOR
# (0, 0) => 0 (0, 0) => 0 (0, 0) => 1 (0, 0) => 0
# (0, 1) => 0 (0, 1) => 1 (0, 1) => 0 (0, 1) => 1
# (1, 0) => 0 (1, 0) => 1 (1, 0) => 0 (1, 0) => 1
# (1, 1) => 1 (1, 1) => 1 (1, 1) => 1 (1, 1) => 0

W1 = tf.Variable(tf.random_uniform([2, 2]))
b1 = tf.Variable(tf.random_uniform([2]))

W2 = tf.Variable(tf.random_uniform([2, 1]))
b2 = tf.Variable(tf.random_uniform([1]))

def logic_gate(x):
hidden = tf.sigmoid(tf.matmul(x, W1) + b1)
return tf.sigmoid(tf.matmul(hidden, W2) + b2)

x = tf.placeholder("float", [None, 2])
y = tf.placeholder("float", [None, 1])

value = logic_gate(x)
loss = tf.reduce_sum(tf.pow(y-value, 2))
# loss = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y*tf.log(value), reduction_indices=1)) # Don't work
optimize = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(loss)

init = tf.initialize_all_variables()

with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
for i in range(30001):
result = sess.run(optimize, feed_dict={x: [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]], y: [[1], [0], [0], [1]]})
if (i % 1000 == 0):
print("Epoch: ", i)
print(sess.run([value, loss], feed_dict={x: [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]], y: [[1], [0], [0], [1]]}))