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1. Soft_cross_entropy_with_logics 들어가기 앞서, 기본적인것들 재복습 자 이제, Animal Classfication(with softmax_cross_entropy_with_logics 을 사용하여 예제를 확인해볼 이다. Y의 값을 보았을때, 0~6범위를 나타내고 있으며, Y축을 나타내는값은 1개인것을 알 수 있다. 우리는 이제 placeholder를 사용하여서 shape 값을 정의할 것인데, 현재 y의 값을 나타내는것은 1개 이고, N개의 필드가 들어올 수 있음을 시사한다. 이것을 표현하면 tf.placeholder(tf.int32,[None,1])로 나타낼 수 있다. 이제 우리는 이것들의 데이터들을 one_hot을 사용하여 분류를 하게될 것이다. 근데 이때, one_hot..

1. Softmax function XW 의 식을 tf.matmul(X,W)+b 의 식으로 간단하게 Tensorflow로 나타낼 수 있고 , Softmax를 구하기 위해서는 tf.nn.softmax(tf.matmul(X,W)+b)로 나타낼 수 있다. 2. Cost FunctionCost값을 구할때는 reduce_mean을 사용하여 평균값을 구한후, 위의 식대로 간단하게 표현이 가능하다. 이렇게 구한 cost값을 사용하여 경사의 Minimize값을 구하게 될것인데, 이때 GradientDescentOptimizer를 사용하여 최소값을 구하게 될 수 있다. 여기서 Step의 하나하나의 a 값은 변동값을 업데이트를 하기위함이다. 3. 실습하기Data value is onehot expression. 설명 : ..

1.Logistic Regression Logistic Regression 의 기본 개념 => 위의 그림 설명 A , B가 있다고 하였을 경우 그 두개의 그래프에서 두개의 A,B를 구분하는 선을 찾는것이다. 2. Multinomial Classfication C or not / B or not / A or not 의 경우로 나누어서 생각 할 수 있다. X라는 값이 들어왔을때 A,B,C의 값을 판별해낼 수 있다는것을 알면 된다. classfication을 구현할 수 있는데, matrix형태로 바꿀 수 있는데, 이런형식은 너무 값이 많아지고 표현하기가 어려워 진다. 이것을 어떻게 처리 할 수 있을까?하나의 벡터로 처리하게 되면 한번에 계산이 가능하다. 3개의 A,b,C의 값들이 독립적으로 동작되게 된다. 여..