텐서플로로 시작하는 딥러닝 1장 목차

머신러닝의 개념

머신러닝 모델의 3단계

신경망의 필요성

직선을 이용한 분류와 감염 확률로의 변환

텐서플로를 이용한 파라미터 최적화

그래프의 기울기가 0이 되는 지점

기울기 벡터

2변수 함수의 기울기 벡터

경사 하강법

학습률

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텐서플로를 이용한 다차원 배열의 표현

모듈 추가 - https://show5376-hgglife.tistory.com/328

연산정의 - https://show5376-hgglife.tistory.com/329

목적함수(objective function) 정의 - https://show5376-hgglife.tistory.com/330

tensorflow의 자료형 - 

학습방법 (optimizers)선택 - https://show5376-hgglife.tistory.com/332

세션을 이용한 트레이닝 실행 - https://show5376-hgglife.tistory.com/333

트레이닝 세트 데이터 준비 - https://show5376-hgglife.tistory.com/334

목적함수 계산 및 최적화 - https://show5376-hgglife.tistory.com/335

경사 하강 법을 이용한 파라미터 최적화 - https://show5376-hgglife.tistory.com/361

test - https://show5376-hgglife.tistory.com/362

그래프로 그리기 - https://show5376-hgglife.tistory.com/363