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목록멀티레이어 퍼셉트론 (2)
Scientific Computing & Data Science
[Artificial Intelligence / Machine Learning] R 딥러닝: 인공신경망 바닥부터 구현하기 Part 2.
Written by Geol Choi | Aug. 4, 2017 부제목: 인공신경망 처절하게 제대로 이해하기 지난 포스팅에서 R에서 딥러닝을 바닥부터(from scratch) 구현하는 방법에 대해 개괄적으로 살펴본 적이 있는데, 이번 포스팅에서는 코드를 자세하게 분석하면서 수학적으로 과정을 풀어보고자 합니다.1. 데이터 준비딥러닝 코드를 작성하기 위해 테스트 용도의 데이터로 iris 데이터셋을 사용할 것입니다. iris는 일종의 꽃을 꽃받침 및 꽃잎의 폭과 길이 등으로 분류한 데이터입이며, R의 기본 패키지에 포함이 되어 있습니다. 대략적인 데이터의 형태는 다음과 같습니다: > head(iris) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 ..
[Artificial Intelligence / TensorFlow] R-TensorFlow 예제 - Multilayer Perceptron을 이용한 MNIST 손글씨 숫자 인식
Written by Geol Choi | Jul. 31, 2017 [목차]1. 필요한 패키지 로딩2. MNIST 데이터세트 임포트3. 학습 파라미터 정의4. 네트워크 파라미터 정의5. placeholder 변수 설정6. 네트워크 변수 정의 및 초기화7. 네트워크 모델 구성8. 손실함수와 옵티마이저 정의9. 변수 및 세션 초기화10. 학습11. 학습된 모델 평가12. 정확도 계산13. 결과 그래프 출력14. 전체 코드15. 맺음말 이번 포스팅에서는 MNIST 손글씨 숫자(Hand-written Digits) 데이터세트를 활용하여 TensorFlow에서 Multilayer Perceptron(MLP) 또는 Feedforward Neural Networks를 구현하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다. MLP..