YS 개발 블로그

1. Convolution Neural Network convolution neural network는 이미지 분류에 가장 많이 쓰이는 인공지능 설계 방식이다. 특이한 점으로는 convolution layer와 pooling layer을 가지고 있다는 것이다. convolution layer는 이미지의 각각의 부분을 나누어 분석하면서 각 부분의 특징을 분류한다고 할 수 있다. pooling layer는 convolution layer에서 분류한 요소 중 유의미한 정보를 뽑아내는 것 같고 그렇기에 max pooling을 많이 사용하는 거 같다. 2. 예제 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 3..

1. gradient descent gradient descent는 함수의 최소값을 찾는 알고리즘이다. 그림과 같이 무작위 값에 기울기 값 * learning_rate를 곱해서 빼는 과정을 반복하면서 점점 주변 값보다 작은 값을 찾아간다. 2. gradient descent in tensorflow 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 import tensorflow as tf tf.random.set_seed(0) W = tf.Variable(tf.random.normal([1], -100., 100.)) for step in range(300) : learning_rate = 0.01 with tf.GradientTape() as tape : func = tf.s..