일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
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 |
Tags
- Git
- web
- 알고리즘 풀이
- 파이썬 알고리즘
- 파이썬
- django rest framework
- CSS
- 백준
- MAC
- DRF
- 알고리즘 문제
- django ORM
- form
- 알고리즘 연습
- 알고리즘
- PYTHON
- 장고
- django widget
- API
- java
- HTML
- Django
- react
- AWS
- Baekjoon
- javascript
- c++
- js
- es6
- Algorithm
Archives
- Today
- Total
목록크기 (1)
수학과의 좌충우돌 프로그래밍
[딥러닝]02.신경망을 위한 데이터 표현
신경망을 위한 데이터 표현 모든 머신러닝 시스템은 일반적으로 텐서를 기본 데이터 구조로 사용한다. 텐서는 데이터를 위한 컨테이너라고 생각할 수 있다. 그 데이터로는 임의의 차원 개수를 가지는 행렬이 들어간다. 각 차원에 따라 어떻게 데이터와 텐서가 변화하는지 알아보자. 스칼라(0D텐서) 하나의 숫자만 담고 있는 텐서를 스칼라라고 한다. 숫자는 float32 또는 float64 타입을 가진다. ndim 속성을 사용하면 넘파이 배열의 축 개수를 확인가능 텐서의 축 개수를 랭크(rank) 라고 부른다. import numpy as np x = np.array(7) >>> x array(12) >>> x.ndim 0 벡터(1D텐서) 숫자의 배열을 벡터 라고 한다. 아래 예시에서의 벡터는 5개의 원소를 가지고 있..
인공지능/케라스창시자에게 배우는 딥러닝
2019. 3. 15. 05:08