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** exponential을 쓴다. | ** exponential을 쓴다. | ||
** 항상 양의 값을 가지며 단조 증가한다는 특징을 가짐. | ** 항상 양의 값을 가지며 단조 증가한다는 특징을 가짐. | ||
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** TensorFlow에서 지원하는 기능 | |||
** 예를 들어 784,00개의 데이터를 넣어주면 자동으로 행렬이 100 * 784로 형성된다. | |||
* TensorFlow에서는 행렬과 백터의 합이 지원이 된다. | |||
** 정확히는 m*n 크기의 행렬 A에 n*1의 백터 B를 더하면 m개의 행에 각각 백터 B가 더해진다. | |||
* TensorFlow API | * TensorFlow API | ||
** https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python/math_ops.html#reduce_sum | ** https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python/math_ops.html#reduce_sum | ||
Revision as of 11:24, 7 May 2016
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내용
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- Softmax
- exponential을 쓴다.
- 항상 양의 값을 가지며 단조 증가한다는 특징을 가짐.
- None
- TensorFlow에서 지원하는 기능
- 예를 들어 784,00개의 데이터를 넣어주면 자동으로 행렬이 100 * 784로 형성된다.
- TensorFlow에서는 행렬과 백터의 합이 지원이 된다.
- 정확히는 m*n 크기의 행렬 A에 n*1의 백터 B를 더하면 m개의 행에 각각 백터 B가 더해진다.
- TensorFlow API
- 가장 중요한 것은 graph의 shape
후기
다음 시간에는
- Logistic Regression Live Coding?