
텐서플로우로 앞서 설명한 단순 선형 회귀를 구현한다. 케라스로 구현해도 좋지만 텐서플로우 먼저 해봄 먼저 경사 하강법에 필요한 미분을 먼저 구현한다. import tensorflow as tf w = tf.Variable(2.) #변수 w에 2를 넣는다 def f(w): y = w**2 z = 2*y + 5 return z with tf.GradientTape() as tape: z = f(w) gradients = tape.gradient(z,[w]) print(gradients) 방정식 f(w)를 구현한다. 이 방정식은 w의 cost값 변화에 대한 그래프이다. tape.gradient(z,[w])는 타겟(z)에 대한 w의 미분을 계산해주는 메소드이다. y = w**2을 dy = dx*2*w 미분식을 ..
머신러닝
2023. 1. 13. 14:12
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- Ethernet
- 차량용 이더넷
- PCA
- problem statement
- Python
- AVB
- AE
- 머신러닝
- HTML
- SVM
- 단순선형회귀
- 크로스 엔트로피
- CAN-FD
- json2html
- porks
- 케라스
- automotive
- 차량 네트워크
- many-to-one
- 회귀
- 딥러닝
- 논문 잘 쓰는법
- automotive ethernet
- 로지스틱회귀
- AVTP
- SOME/IP
- many-to-many
- cuckoo
- 이상탐지
- one-to-many
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 |
글 보관함