Ordinary day

모두를 위한 머신러닝 lab12: TensorFlow에서 RNN 구현 실습 강의를 토대로 정리한 것입니다. 1. 필요한 라이브러리 임포트 #-*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.models.rnn import rnn, rnn_cell import numpy as np 2. 직접 dictionary 정의 나는 여기서 ‘anaconda’ 라는 단어로 테스트를 했다. anaconda 는 a, n, c, o, d 총 다섯개의 단어로 이루어져 있으며, 각 단어의 벡터를 직접 정의했다. (one hot vector) char_rdic = ['a', 'n', 'c', 'o', 'd'] char_dic = {w: i for i, w in enum..

'모두를 위한 머신러닝' 강의(CNN 실습)의 내용을 토대로 정리한 것입니다. 출처: https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob/master/05_convolutional_net.ipynb 1. 필요한 라이브러리 임포트 import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.nn.conv2d(X, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding=’SAME’) 에서 strides의 맨 앞과 뒤는 1로 고정하고, 두번째 세번째는 옆/아래로 몇 칸씩 이동할 것인지 결정함 padding은 두가지 옵션이 있음 SAME과 V..