머신러닝스터디/2016/2016 04 30: Difference between revisions

Revision as of 19:48, 12 May 2016

[[pagelist(^(머신러닝스터디/2016))]]

Tensorflow: tensor와 operation을 노드로 표현하는 그래프
- Tensor: numeric multi array, vector가 좌표계에 의존적이라면 tensor는 좌표계에 독립적이다.
- placeholder: input, symbol들을 미리 할당, 이후에 데이터들을 읽어들여 placeholder에 할당한다.
- variable: session run 중에 변경되는 tensor, W, b의 값은 session run 중에 값이 업데이트 된다.
Linear Regression: Tensorflow Example code의 Linear Regression을 돌려보고, 코드 리딩.
- Linear Regression은 activate function이 없다.
training data and test data
- overfitting을 검사하기 위해 training data의 일부는 test data용으로 분리해둔다.

@@ Line 2: / Line 2: @@
 == 내용 ==
 * '''Tensorflow''': tensor와 operation을 노드로 표현하는 그래프
-** '''Tensor''': numeric multi array, vector가 좌표계에 의존적이라면 tensor는 좌표계에 독립적이다.
+** '''Tensor''': numeric multi array, vector가 좌표계에 의존적이라면 [https://en.wikipedia.org/wiki/Tensor tensor]는 좌표계에 독립적이다.
 ** '''placeholder''': input, symbol들을 미리 할당, 이후에 데이터들을 읽어들여 placeholder에 할당한다.
 ** '''variable''': session run 중에 변경되는 tensor, W, b의 값은 session run 중에 값이 업데이트 된다.