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Revision as of 11:27, 7 May 2016
[[pagelist(^(머신러닝스터디/2016))]]
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
- 서지혜: softmax의 정의를 오늘 처음 보고 멘붕했다. Sigmoid에 집착하고 있었다.
다음 시간에는
- Logistic Regression Live Coding?