파이썬 썸네일형 리스트형 (딥러닝-온라인)얕은 신경망에서 경사하강 학습법 실습_복습 참고) 해당 포스팅은 패스트 캠퍼스 100% 환급 챌린지 미션 기록용 포스팅이며, 강좌 내용에 맞추어 포스팅함을 언급 클립명 : PART4)딥러닝의 3 STEP의 기초 쉽게 배우는 경사하강 학습법 (STEP 2) - 05. 심화 경사 하강법 쉽게 배우는 경사하강 학습법 (STEP 2) - 06. 경사하강법을 이용한 얕은 신경망 학습 - 1 쉽게 배우는 경사하강 학습법 (STEP 2) - 07. 경사하강법을 이용한 얕은 신경망 학습 - 2 이번 포스팅에서는 경사하강법 실습 코드에 대해 설명한다. """ 경사하강법을 이용한 얕은 신경망 학습 """ #%% Read Module import numpy as np import tensorflow as tf #%% 하이퍼 파라미터 설정 EPOCHS = 1000 #.. 더보기 쉽게 배우는 역전파 학습법 개념_ Step1 참고) 해당 포스팅은 패스트 캠퍼스 100% 환급 챌린지 미션 기록용 포스팅이며, 강좌 내용에 맞추어 포스팅함을 언급 클립명 : PART4)딥러닝의 3 STEP의 기초 쉽게 배우는 역전파 학습법 (STEP 1) - 심층 신경망의 구조 쉽게 배우는 역전파 학습법 (STEP 2) - 역전파 학습법의 개념 쉽게 배우는 역전파 학습법 (STEP 2) - 심층심경망의 수학적 이해 Time Series에 대한 포스팅은 않았지만, 그래도 중요할 것 같은 2개의 이론을 소개하고, 다음 포스팅에서 파이썬으로 어떻게 구현하지에 대한 포스팅을 시작하겠다 보통 현업에서 데이터를 분석할 때, 많이 사용하는 것 중에 하나가 SMA(Simple Moving Average)다. 단순히 Window(데이터의 갯수)를 정해서 그 갯수만.. 더보기 (딥러닝_온라인)딥러닝의 3 STEP의 기초 (10~12강) 참고) 해당 포스팅은 패스트 캠퍼스 100% 환급 챌린지 미션 기록용 포스팅이며, 강좌 내용에 맞추어 포스팅함을 언급 클립명 : PART4)딥러닝의 3 STEP의 기초 쉽게 배우는 역전파 학습법 (STEP 2) - 역전파 학습법을 이용한 심층 신경망 학급 - 1 쉽게 배우는 역전파 학습법 (STEP 2) - 학습법의 수식적 이해 - 1 쉽게 배우는 역전파 학습법 (STEP 2) - 학습법의 수식적 이해 - 2 이번 포스팅에서는 Pandas의 메소드중 데이터 분석에서(특히나 금융 데이터 분석)에서 유용하게 사용되는 Shift, Rolling, Expanding의 사례를 적어본다 이번 포스팅에서는 경사하강법 실습 코드에 대해 설명한다. """ 경사하강법을 이용한 얕은 신경망 학습 """ #%% Read Mo.. 더보기 얕은 신경망에서 경사하강 학습법 실습 참고) 해당 포스팅은 패스트 캠퍼스 100% 환급 챌린지 미션 기록용 포스팅이며, 강좌 내용에 맞추어 포스팅함을 언급 클립명 : PART4)딥러닝의 3 STEP의 기초 쉽게 배우는 경사하강 학습법 (STEP 2) - 05. 심화 경사 하강법 쉽게 배우는 경사하강 학습법 (STEP 2) - 06. 경사하강법을 이용한 얕은 신경망 학습 - 1 쉽게 배우는 경사하강 학습법 (STEP 2) - 07. 경사하강법을 이용한 얕은 신경망 학습 - 2 이번 포스팅에서는 경사하강법 실습 코드에 대해 설명한다. """ 경사하강법을 이용한 얕은 신경망 학습 """ #%% Read Module import numpy as np import tensorflow as tf #%% 하이퍼 파라미터 설정 EPOCHS = 1000 #.. 더보기 쉽게 배우는 경사하강 학습법 4 ~ 6 참고) 해당 포스팅은 패스트 캠퍼스 100% 환급 챌린지 미션 기록용 포스팅이며, 강좌 내용에 맞추어 포스팅함을 언급 클립명 : PART4)딥러닝의 3 STEP의 기초 쉽게 배우는 경사하강 학습법 (STEP 2) - 03. 최적화 이론과 수학적 표현 쉽게 배우는 경사하강 학습법 (STEP 2) - 04. 경사하강 학습법 쉽게 배우는 경사하강 학습법 (STEP 2) - 05. 심화 경사 하강법 이번 포스팅에서는 경사하강법에 대해서 설명한다. 딥러닝이나 머신러닝의 학습과정에 있어 결론은 모델을 만드는 것이 아니라 입력된 데이터를 모델이 최대한 설명할 수 있겠끔 만들어주는 파라미터를 찾는것이다. 그러한 파라미터의 학습은 이전 포스팅에서도 언급 했듯이 Loss Function(실제값과 모델값의 차이의 합을 구하.. 더보기 딥러닝의 3 STEP의 기초 (10 ~ 12강) 참고) 해당 포스팅은 패스트 캠퍼스 100% 환급 챌린지 미션 기록용 포스팅이며, 강좌 내용에 맞추어 포스팅함을 언급 클립명 : PART4)딥러닝의 3 STEP의 기초 가장 단순한 신경망을 통한 작동원리 05. (STEP 1) 이진 분류 문제, 가장 단순한 신경망을 통한 작동원리 06. (STEP 2) 다중 분류 문제, 가장 단순한 신경망을 통한 작동원리 07. (STEP 2) 얕은 신경망 구현 이번 포스팅에서는 코드 구현을 통해 얕은 신경망이 어떻게 작동하는지 파악해본다 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Sigmoid 함수 def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) # Softmax함수 def softmax.. 더보기 딥러닝의 3 STEP의 기초 (7 ~ 9강) 참고) 해당 포스팅은 패스트 캠퍼스 100% 환급 챌린지 미션 기록용 포스팅이며, 강좌 내용에 맞추어 포스팅함을 언급 클립명 : PART4)딥러닝의 3 STEP의 기초 가장 단순한 신경망을 통한 작동원리 02. (STEP 1) 얕은 신경망을 이용한 분류와 회귀, 가장 단순한 신경망을 통한 작동원리 03. (STEP 2) 얕은 신경망의 수식적 이해, 가장 단순한 신경망을 통한 작동원리 04. (STEP 2) 회귀 문제의 이해 이번 포스팅에서는 '얕은 신경망 구조'를 수식적으로 파악해보는 시간을 갖는다 우선 얕은 신경망이란 입력 계층(INPUT LAYER), 은닉 계층(HIDDEN LAYER), 출력 계층(OUTPUT LAYER)로 구성된 신경망을 의미한다. 우선 입력 계층부터 살펴보자. 여기서 입력 계층이.. 더보기 딥러닝의 3 STEP의 기초 (4~6강) 참고) 해당 포스팅은 패스트 캠퍼스 100% 환급 챌린지 미션 기록용 포스팅이며, 강좌 내용에 맞추어 포스팅함을 언급 클립명 : PART4)딥러닝의 3 STEP의 기초 04. 딥러닝이 무엇인가요(딥러닝의 현재) 05. 딥러닝이 무엇인가요(딥러닝 실습 환경) 06. 딥러닝이 무엇인가요 (얕은 신경망 구조) 이번 포스팅에서는 '얕은 신경망 구조'에서 소개했던 용어설명에 대해서 포스팅 하겠다. 위의 그림을 참고하면 왜 신경망이라는 단어가 쓰이고 있는지 파악할 수 있다. 수상돌기에서 신호를 받아 축삭돌기에로 출력되는 것처럼, 입력에서 여러 x값들을 받아 가중치를 가해 합을하고, 그것을 활성 함수를 통하여 어떠한 값으로 산출하는것과 비슷한 모습이다. 입력값에 가중치를 가해 합을 하는것은 선형적 특성이지만, 여기서.. 더보기 이전 1 2 3 4 ··· 8 다음
