thinkbot 돕자클럽 머신러닝 기계학습 MachineLearning8 CNN (2) 모델 훈련 Model TrainingN-방식 분류 수행을 위한 일반적인 네트워크 훈련방법은 소프트맥스 회귀로 알려진 다항 로지스틱 회귀(multinomial logistic regression) 입니다. The usual method for training a network to perform N-way classification is multinomial logistic regression, aka. softmax regression. 소프트맥스 회귀는 네트워크 출력에 softmax 비선형을 적용하여, 정규화된 예측과 레이블의 one-핫 인코딩(1-hot encoding) 간의 교차-엔트로피(cross-entropy)를 계산 합니다. Softmax regression applies a softmax n.. 2016. 4. 30. 기초 사용법 Basic Usage(9) Basic Usage 기초 사용법 TensorFlow를 사용하려면 TensorFlow가 어떻게 작동하는지를 이해해야 합니다: To use TensorFlow you need to understand how TensorFlow:l 계산(computations)을 그래프로 어떻게 표현하는지. Represents computations as graphs.l Sessions의 맥락에서 그래프를 어떻게 실행하는지. Executes graphs in the context of Sessions.l 데이터를 tensors로 어떻게 표현하는지. Represents data as tensors.l 변수(Variables)로 상태(state)를 어떻게 유지하는지. Maintains state with Variables.l .. 2016. 3. 31. 자동차 가격 예측 기계학습 모델 만들기 (8) Machine learning tutorial: Create your first experiment in Azure Machine Learning Studio 기계학습 교본: Azure ML스튜디오에서 첫 번째 실험 만들기 By Gary EricsonLast updated: 11/03/2015 In this first machine learning tutorial, we'll create a linear regression model that predicts the price of an automobile based on different variables such as make and technical specifications. To do this, we'll use Azure Machine Lear.. 2016. 1. 13. 기계학습의 모델결과 해석방법 (5) How to interpret model results in Azure Machine Learning Azure기계학습의 모델결과 해석방법By garyericsonLast updated: 04/21/2015Contributors Edit on GitHub In this article: Classification 분류 Regression 회귀 Clustering 클러스터링 Recommender System 추천자시스템 Understanding & Visualizing 'Score Model' Output '모델채점’ 산출물의 이해와 시각화In this article: This topic explains how to visualize and interpret prediction results in the A.. 2016. 1. 13. 이전 1 2 다음