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머신러닝스터디/2016/2016 05 07: Difference between revisions

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** exponential을 쓴다.
** exponential을 쓴다.
** 항상 양의 값을 가지며 단조 증가한다는 특징을 가짐.
** 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
* 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

https://upload.wikimedia.org/math/8/e/a/8ea0a810cfcd0c3dfec49306e214e301.png
  • 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?

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활동지도/2016, 머신러닝스터디/2016