전체 글 썸네일형 리스트형 FrogRiverOne 동적 할당을 통해서 check 배열을 만들어줬다. 그리고 for문을 통해서 A 배열을 0부터 확인하기 시작한다. 만약 A[i] 의 값이 X 보다 작고, A[i] 가 처음 나왔으면 cnt ( X 이하의 수가 나온 갯수 ) 를 늘려준다. 그러면서 cnt 가 X 의 값과 같아지는 순간에 i 값을 리턴한다. 하지만 A 배열을 다 돌아도 값이 나오지 않으면 -1 을 리턴한다. 더보기 노드 수? 레이어 수? Question. Answer. 더보기 알고리즘 참고사이트 http://12bme.tistory.com/117?category=736849 더보기 axis 에 대하여 http://taewan.kim/post/numpy_sum_axis/ 참고사이트 더보기 03-4 Minimizing Cost tf gradient ■ 직접구한 Minimizing cost 와 텐서플로우 사용 Minimizing cost 비교 gvs = optimizer.compute_gradients(cost,[W])- gradient 값을 얻어오는 함수 apply_graidents = optimizer.apply_gradients(gvs)- gradient 값을 통하여 W 값을 얻어내기 위한 그래프를 생성함 sess.run(apply_gradients)- apply_gradients를 실행하여 W 값을 얻어옴 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717.. 더보기 03-3 Minimizing Cost tf optimizer ■ 텐서플로우에서 제공하는 Minimizing Cost 함수를 이해한다. ▶ 내장 함수를 사용하여 목적함수를 구함optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1)train = optimizer.minimize(cost)- tf->train->GradientDescentOptimizer->minimize 와 같은 계통으로 사용을 함- learning_rate=0.1 과 cost 함수의 인자로 사용하는 위치를 익힌다. 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051# Lab03-3 Minimizing Cost tf optim.. 더보기 03-2 Minimizing Cost without tensorflow APIs ■ 텐서플로우 함수를 사용하지 않고 Cost Minimizing 기능을 구현한다. ▶ 내장함수를 사용하지 않고 편미분으로 직접 구현함learning_rate = 0.1- 학습률을 설정한다 gradient = tf.reduce_mean((W*X-Y)*X)- Cost 함수를 W에 대한 편미분을 했을 때의 값- 편미분을 통하여 기울기 값을 구한다. descent = W - learning_rate*gradient- 현재의 W값에서 학습율과 기울기의 곱을 한 값을 뺀다. update = W.assign(descent)- 그 값을 W에 업데이트 한다. 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950.. 더보기 03-1 Minimizing Cost show graph ■ Cost 함수를 그래프로 표시한다. ▶Matplotlib를 이용한 그래프 그리기 import matplotlib.pyplot as plt- matplotlib를 임포트한다. W_history=[]cost-history=[]- x축과 y축에 사용할 배열을 할당한다.- x축은 W_history , y축은 cost_history 이다. curr_cost = sess.run(cost,feed_dict={W:curr_W})W_history.append(curr_W)cost_history.append(curr_cost)- sess.run() 을 통하여 cost ops를 실행하고 각각의 값을 넣는다. plt.plot(W_history, cost_history)plt.show()- 그래프를 그리고 화면에 출력한다... 더보기 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 10 ··· 61 다음
