YongWook's Notes

본 포스팅은 Tensorflow Machine Learning Cookbook 교재로 공부한 내용을 재구성하였음을 미리 밝힙니다. 텐서플로우 동작 방식 시작 -> 데이터셋 가져오기 또는 생성하기 -> 데이터 변환 및 정규화 -> 데이터셋을 학습셋, 테스트셋, 검증셋으로 분할 -> 알고리즘 매개변수 설정 -> 변수 및 플레이스홀더 초기화 -> 모델구조 정의 -> Loss Function 선언 -> 모델 초기화 및 학습 -> 모델 평가 -> Hyperparameter 조정 -> 적용 및 새로운 결과 예측 -> 끝 텐서 정의 고정텐서 - 0값으로 채워진 텐서 : zero_tsr = tf.zeros([row_dim, col_dim]) - 1값으로 채워진 텐서 : ones_tsr = tf.ones([row_dim..

-개인적 공부를 위해 작성하는 포스트입니다. Delving Deeper Into Convolutional Networks for learning Video Representation GRU를 이용하여 percept라는 '시각적 표현의 중간단계'로부터 비디오의 일시적 공간특징 (spatio-temporal features)을 학습한다. high level percept -> highly discriminative video representation. / low spatial resolution low level percept -> high spatial resolution high spatial resolution을 가지고 있는 low level percept를 사용하면 motion pattern을 눈으..

Coursera란 세계 유수의 대학에서 진행되는 해당분야의 저명한 교수들의 강의를 세계의 학생들에게 무료로 제공하자는 취지로 설립된 기구이다. 무료로 제공되는 수많은 강의들은 추가금 지급시 해당 학교의 조교와 매칭되어 과제를 제출하고, 피드백을 받을 수 있으며 강의를 수료하면 강의 수료증도 받을 수 있어 매력적이다. 이미 강의가 완료되어서, 전과정이 녹화되어 있는 강의도 있고, 현재 진행형으로 실제 대학교에서 강의를 듣듯이 코스대로 1주일마다 진도를 나가는 강좌들도 있다. 내가 수강할 과목은 Ng교수의 Machine Learning이다. 우리 학교의 인공지능 수업만으로는 부족하다는 생각이 들던 차에 교수님의 추천으로 coursera를 접하게 되었다. Stanford University에서 진행하는 이 강..