Python

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 확률적 경사하강법단점: 학습률(lr)을 학습하는 동안에 변경할 수 없다. → W : 파라미터(가중치, 편향) lr : 학습률(learning rate) dL/dW : 변화율class Sgd_ function:: init→ 학습률 learning_rate를 초기 입력받는다.class Sgd: """ SGD: Stochastic Gradient Descent W = W - lr * dL/dW """ def __init__(self, learning_rate=0.01): self.learning_rate = learning_rateclass Sgd_ function:: update파라미터 params와 변화율 gradi..

텐서 선언하기 a = tf.constant(2) # 텐서를 선언합니다. print(tf.rank(a)) # 텐서의 랭크를 계산합니다. b = tf.constant([1, 2]) print(tf.rank(b)) c = tf.constant([[1, 2], [3, 4]]) print(tf.rank(c)) 결과 tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int32) tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int32) tf.Tensor(2, shape=(), dtype=int32) 즉시 실행모드를 통한 연산 텐서플로우 1.x에서는 계산 그래프를 선언, 초기화 뒤 세션을 통해 값을 흐르게 하는 등의 많은 작업을 필요. 2.x의 버전에서는 텐서를 복잡한 과정 없이 파이썬처럼 사용할 수 있음. ..

텐서란? 랭크란? tensor란 int, float, string과 같은 자료형이다. tensor란 여러가지 형태를 가질 수 있는 numpy 배열이다. 텐서에서 배열의 차원을 Rank라고 표현한다. 0차원, 1차원, 2차원이 아닌 0랭크, 1랭크, 2랭크 이다. What is tensor? tensor1 = 7 # 0-dimensional tensor2 = [7] # 1-dimensional tensor3 = [[1,2,3], # 2-dimensional [4,5,6]] ... ... Flow Flow란 결국 Graph이다.즉 모든 계산을 쉽게 하기 위해서 각각의 연산을 잘게 쪼개고 이것을 Graph로 연결 한 것이다.미분 Chain Rule 같은것을 생각해보면 왜 연산이 간단해 지는지 알 수 있다. G..

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