728x90 코딩14 [TensorFlow] 인공지능 : MNIST / 심층신경망 / batchNormalization 작년에 학교에서 전공으로 인공지능 수업 들었을때 했던 과제인데 필요한 분들 있으실까봐 공유합니다! 문제 1. 데이터는 MNIST를 사용한다. 2. 심층신경망의 입력층, 은닉층 3개(첫번째, 두번째, 세번째 은닉층 노드 개수 각각 256개, 256개, 256개), 출력층으로 되어 있는 모델을 생성하고 그밖의 사항들은 자유롭게 지정한다. 3. 최적화 방법은 Gradient Descent Optimization 을 사용한다. 4. 과적합 방지를 위해 batch normalization을 수행하여 성능을 분석한다. 1. tensorflow 라이브러리 import 후 버전 확인 # tensorflow 버전 확인 import tensorflow as tf print(tf.__version__) 2. 버전을 1.15.. 2022. 2. 16. [TensorFlow] 인공지능 : MNIST / 심층신경망 / dropOut 작년에 학교에서 전공으로 인공지능 수업 들었을때 했던 과제인데 필요한 분들 있으실까봐 공유합니다! 문제 1. 데이터는 MNIST를 사용한다. 2. 심층신경망의 입력층, 은닉층 3개(첫번째, 두번째, 세번째 은닉층 노드 개수 각각 256개, 256개, 256개), 출력층으로 되어 있는 모델을 생성하고 그밖의 사항들은 자유롭게 지정한다. 3. 최적화 방법은 Gradient Descent Optimization 을 사용한다. 4. 과적합 방지를 위해 droupout의 수치를 변경하면서 성능을 분석한다. 1. tensorflow 라이브러리 import 후 버전 확인 # tensorflow 버전 확인 import tensorflow as tf print(tf.__version__) 2. 버전을 1.15로 낮춘다 .. 2022. 2. 16. [TensorFlow] 인공지능 : 심층 신경망 구현 / Logistic Regression / 분류모델 작년에 학교에서 전공으로 인공지능 수업 들었을때 했던 과제인데 필요한 분들 있으실까봐 공유합니다! 문제 털과 날개에 따라 포유류, 조류, 기타를 바탕으로 데이터를 20개 이상 생성하여 심층 신경망을 구현하고, 결과를 분석한다. 1. 데이터는 개별적으로 생성한다. 2. 심층신경망의 입력층, 은닉층 3개(첫번째, 두번째, 세번째 은닉층 노드 개수 각각 10개, 20개, 10개), 출력층으로 되어 있는 모델을 생성하고 그밖의 사항들은 자유롭게 지정한다. 3. 최적화 방법은 Gradient Descent Optimization 을 사용한다. 1. 먼저 tensorflow를 import하고 버전을 확인한다 import tensorflow as tf print(tf.__version__) 2. 버전을 1.15버전으.. 2022. 2. 16. 안드로이드 공부 입문용 책 추천 : '깡샘의 안드로이드 앱 프로그래밍 with 코틀린' 안녕하세요! 래끼에요 저는 소프트웨어 전공생이지만.. 안드로이드를 공부한지 너무 오래되어서 최근에 안드로이드를 기초부터 다시 공부하고자 이 책을 구매하게 되었어요! 곧 안드로이드 앱 개발 프로젝트에 참가해야해서.. 기초부터 실력을 다지는 중입니다✨ 으쌰으쌰 Do it! 깡샘의 안드로이드 앱 프로그래밍 with 코틀린 강성윤 저 | 이지스퍼블리싱 정가 36,000원 이 책을 구매할 시점에 제가 안드로이드 공부를 안한지 2년정도가 됬어서 거의 다 까먹었다고 보면 되는데, 안드로이드 개발 관련 서적 중 가장 최근에 출판되었고 (2021년 출판) 리뷰가 좋길래 구매하게 되었어요! 시중에 안드로이드 앱 개발은 자바로 쓰여진 책이 많았는데 저는 꼭 코틀린으로 배우고 싶었거든요 (요즘 안드로이드 트렌드가 완전 코틀린.. 2022. 2. 12. 이전 1 2 3 4 다음 728x90
