tensorflow dnn 예제

train_neural_network라는 새 함수에서 데이터를 전달합니다. 그런 다음 neural_network_model을 통해 해당 데이터의 출력을 기반으로 예측을 생성합니다. 다음으로 비용 변수를 만듭니다. 이것은 우리가 얼마나 잘못되었는지를 측정하고, 가중치를 조작하여 최소화하고자 하는 변수입니다. 비용 함수는 손실 함수와 동의어입니다. 우리의 비용을 최적화하기 위해, 우리는 아담 최적화를 사용합니다, 이는 스토카스틱 그라데이션 하강 과 AdaGrad 같은 다른 사람과 함께 인기있는 최적화, 예를 들어. csv 파일이 존재하지만 여전히 코드에서 끌어 당길 수 없습니다. 또한, 내가 윈도우를 사용 하 여 포인트를 추가 하려면 7 파이썬에 대 한 iPython 노트북을 사용 하 여 텐서 플로를 실행 하는 도커 2.7. 고급 Keras API는 딥 러닝 모델을 만들고 학습하는 구성 요소를 제공합니다. 이러한 초보자 친화적인 노트북 예제로 시작하여 TensorFlow Keras 가이드를 읽어보십시오. 초기에 사람들은 이미지를 “템플릿”과 같이 기계에 대해 “이해할 수있는”형식으로 나누려고했습니다. 예를 들어, 얼굴은 항상 눈, 코 또는 얼굴 모양과 같은 모든 인간에서 다소 보존되는 특정 구조를 가지고 있습니다. 그러나 인식할 개체 수가 증가할 때 “템플릿”이 유지되지 않기 때문에이 방법은 지루할 것입니다.

tf.data.Dataset.batch 메서드는 여러 예제를 수집하고 스택하여 일괄 처리를 만듭니다. 참고: 스칼라의 예는 “5미터” 또는 “60m/sec”이며 벡터는 “북쪽 5미터” 또는 “60m/초 동쪽”입니다. 이 두 가지 의 차이점은 벡터에 방향이 있다는 것입니다. 그럼에도 불구하고 지금까지 보았던 이러한 예제는 기계 학습 문제로 작업할 때 발생할 수 있는 벡터와는 거리가 먼 것처럼 보일 수 있습니다. 이것은 정상입니다. 수학 벡터의 길이는 순수한 숫자입니다. 반면 방향은 상대적입니다: 일부 기준 방향을 기준으로 측정되고 라디안 또는 도 단위가 있습니다. 일반적으로 방향이 양수이고 참조 방향에서 시계 반대 방향으로 회전한다고 가정합니다.

코드는 ipython 노트북에서 실행되도록 설계되었습니다. 매직 함수(예: %pylab 인라인)를 실행하면 CLI에서 작동하지 않습니다. SGD를 통한 로지스틱 회귀 예제를 정류선형 단위 nn.relu() 및 1024개의 숨겨진 노드가 있는 1숨겨진 계층 신경망으로 변환합니다. 이 모델은 유효성 검사/테스트 정확도를 향상시켜야 합니다.

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