모두를 위한 딥러닝
constant - 플로우 그래프
hello = tf.constant("hello, tensorflow!") -> hello tf라는 노드
그래프를 실행하기 위해서는 session을 시작해야한다.
sess = tf.Session()
# run the op and get result
print(sess.run(hello))
그래프를 먼저 그리고, session을 통하여 실행시킨다.
- b를 없앤 simplified hypothesis
Hypothesis
- 주어진 값에 대해서 어떻게 예측을 할것인가
이것을 얼마나 잘 예측했는지를 나타내는것이 cost function이다.
cost를 최대한 작게하는 것이 학습이다.
cost는 실제값과 예측한값의 차이를 제곱한 수치
Gredient descent algorithm(경사 하강 알고리즘)
- cost를 최대한 낮춰주는 알고리즘이다.
- 가장 낮은 cost를 위한 W, b값을 찾는다.
- Cost function을 설계할 때 모양이 꼭 convex function이어야 한다.
Author And Source
이 문제에 관하여(모두를 위한 딥러닝), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://velog.io/@agapao1234/모두를-위한-딥러닝저자 귀속: 원작자 정보가 원작자 URL에 포함되어 있으며 저작권은 원작자 소유입니다.
우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념 (Collection and Share based on the CC Protocol.)