class3 머신러닝 실습 with Tensorflow 4장 - Softmax classification - 머신러닝 실습 with Tensorflow 4장- Softmax classification - Softmax는 여러 개의 class를 예측할 때 사용되는 activation function이다. 앞선 장들에서는 sigmoid 함수만을 사용하여 예측을 하였는데 실제로 Output에 해당하는 layer에서는 Softmax를 이용하여 예측하는 경우가 많다. Softmax의 경우 실수로 나타나는 Output의 값들을 확률적으로 나오게 하여 모든 class의 합이 1이 된다. 그렇기 때문에 하나의 output에 대한 확률이 높아질 경우 다른 output에 대한 확률이 낮아지는 현상이 발생하게 된다. 이를 tensorflow로 구현하는 것은 매우 간단하다. 왜냐하면 tensorflow는 머신러닝을 위한 내장 함수를.. 2017. 6. 7. 파이썬(python) 강의 10장 - 객체와 변수(데이터) - 파이썬(python) 강의 10장- 객체와 변수(데이터) - 파이썬의 class를 사용하여 객체를 쓰게 되면 유용한 듯 보이지만 하나의 큰 문제를 발견할 수 있다. 그건 바로 하나의 class로 선언된 객체의 변수를 밖에서 마음껏 바꿀 수 있다는 것이다. 이게 왜 문제가 되는지 궁금할 수도 있다. 그래서 이에 대해 설명을 하고 이를 방지할 수 있는 방법을 설명하고자 한다. 변수는 매우 중요한 자료이다. 모듈을 사용하지 않고 class를 이용하여 객체를 만드는 이유 중 하나가 함수는 같은데 변수를 다양하게 사용하기 위해서 이다. 그러므로 변수는 객체를 구성하는 종류에서 매우 중요하다고 할 수 있다. 그런데 우리가 지정해주지 않았는데도 class 외부 즉 객체가 지정해주는 값 이외에 다른 임의의 값이 들어오.. 2017. 5. 29. 파이썬(python) 강의 9장 - 객체 지향 프로그래밍 - 파이썬(python) 강의 9장- 객체 지향 프로그래밍 - 객체 지향 프로그래밍은 Object Oriented Programming으로 객체를 통해 프로그래밍을 동작시키는 방식을 말한다. 앞의 장에서 모듈에 대해서 배웠다. 모듈은 일종의 수납공간과 같은 형태로 우리가 원하는 함수를 모듈이라는 공간에 잘 보관하여 사용하고 싶을 때 사용을 할 수 있게 해주는 도구이다. 이러한 모듈이라는 개념에서 조금 더 다양한 기능을 수행할 수 있게 해주는 것이 바로 객체라는 도구이다. 객체는 class와 instance로 이루어져 있다. class는 모듈과 같은 수납공간으로 이해할 수 있다. 하지만 class는 함수뿐만 아니라 연관된 변수 또한 포함하고 있는 공간이다. 우리는 이 class를 바로 사용하지 않고 복제를 하.. 2017. 5. 29. 이전 1 다음
