케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 : 2. 신경망의 구성요소
2019. 1. 16. 19:01
2장. 신경망 구조와 구성요소 '케라스 창시자에게 배우는 딥러닝' 교재 2장을 요약정리한 내용입니다. - 신경망을 위한 데이터 표현 - 텐서 연산 - Gradient 기반 최적화 1. 신경망을 위한 데이터 표현텐서(Tensor)란 다차원 Numpy 배열이다...2D 텐서는 행렬!!여기서 D는 Dimension의 약자로 텐서에서 종종 axis로 부르기도 하며, rank와 같은 말(D=axis갯수=rank).단, 이건 텐서에서의 표현, 벡터내에서 표현하는 차원은 원소의 갯수(tensor와는 다르게 쓰임) 1) 스칼라 (Scalar, 0D tensor) - 하나의 숫자를 의미. - ndim으로 차원을 뽑으면 0차원이라고 나옴. - 텐서의 축(axis)의 갯수를 rank라고 부름. 2) 벡터 (vector, 1..