[고찰] 이항분류와 다항분류에 대하여
오늘은 이항분류와 다항분류에 대해 살펴보려고 한다. 먼저 이항분류 라고 하는 것을 살펴보자.데이터 집단에 선을 하나 쫘악~그어서, 그 선을 기준으로, 데이터의 종류를 나누게 되는데, 주로 시그모이드 함수가 사용된다. 왼쪽 그림이 이항분류를 하게 될 데이터 집단(동그라미 집단, 세모 집단)이고, 오른쪽 그림이 시그모이드 함수를 나타낸다. 현재 예로 든 그림은 이차원이므로, 데이터 위치 표현을 위해 2개의 값을 필요로 한다. 이 2개의 값을 각각 (x1, x2)라고 하면, 중간의 분류 선은 f(x1, x2) = 0 으로 나타낼 수 있으며, 이 선에서 멀어질 수록 f(x1, x2) 값의 절대치는 증가 하게된다. 여기서 f(x1, x2) 값을 시그모이드 함수에 대입하게 되면, 선에서 좌측으로 무한이 멀어지면, ..
2017. 5. 26.
[책소개] TensorFlowで学ぶディープラーニング入門
일본에서 구입한 "TensorFlowで学ぶディープラーニング入門（TensorFlow로 배우는 딥러닝 입문) 이라는 책을 통해, 딥러닝에 입문하겠다고 마음먹고, 공부를 진행하기로 하였다. 다음과 같은 책인데 갈매기들이 날아다니고 있다. 이 책의 궁극 목표는 TensorFlow를 이용하여 Convolutional Neural Network(CNN)을 작성하는 것이다. 초심자를 위한 입문서로서, 딥러닝 소개부터 시작하여, 텐서플로우를 이용한 최소자승법 계산을 통한 워밍업(날씨예측), 로지스틱 회귀에 의한 이항분류기(바이러스 감염자 구분), 소프트맥스 함수와 다항분류기(MNIST), 뉴럴 네트워크, 다층 뉴럴 네트워크, 컨벌루셔널 뉴럴 네트워크의 여정을 거치게 된다. 쉽게 풀이하였지만, 놓치는 내용을 최소화 하려..
2017. 5. 22.
