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11.3 포인터의 배열과 다중 포인터포인터 또한 그 자체도 변수(메모리)이다. 변수는 메모리이고 메모리는 관리 목적의 고유번호 즉, 주소가 부여되어 있다. 일반적인 변수의 경우, 이름, 주소, 그 안에 저장된 데이터가 명확하게 구분된다. 하지만 포인터는 변수 자체의 주소와 변수에 저장된 주소, 이렇게 두 개의 주소가 공존 한다.다중 포인터 또한 일반 포인터와 다를 것이 없으며, 가리키는 것이 포인터 변수일 뿐이다. 예를 들어, int형 변수에 대한 포인터는 int*이며, int* 변수에 대한 포인터는 int** 이다.포인터 자료형간접지정 연산결과코드 예char**(char*) == charint nData = 10; int *pnData = &nData;char* **(char**) == char*int..

Chap05 - 텍스트 1: 텍스트와 시퀀스 처리 및 텐서보드 시각화텐서플로에서 시퀀스(sequence) 데이터인 텍스트를 어떻게 다루는지 알아보고, RNN 구현방법 및 텐서보드를 이용한 시각화에 대해 알아본다. 그 다음 단어 임베딩 학습 및 LSTM을 구현해본다. 5.1 시퀀스 데이터의 중요성Chap04-합성곱 신경망 CNN에서 이미지의 공간(spatial) 구조를 이용하여 CNN을 구현하였고, 이러한 구조를 활용하는 것이 중요하다는 것을 알아 보았다. 이번에 알아볼 순차형 데이터 구조인 시퀀스(sequence) 데이터 또한 중요하고 유용한 구조이다. 시퀀스 데이터란 각각의 데이터가 순서가 있는 데이터를 말하며, 다양한 분야에서 찾을 수가 있다. 예를 들어, 음성신호, 텍스트, 주가 데이터 등이 있다...

Chap 10직교화(Orthogonalization)이번 장의 첫 번째 목적은 다음 문제에 대한 알고리즘을 제시하는 것이다.Computational Problem : (여러 벡터들의 Span 내에 있는 가장 가까운점 ) 주어진 벡터 ​ 와 실수 벡터들 ​ 에 대해, Span ​ 내에 있으며 ​ 에서 가장 가까운 벡터를 찾아보자.​ 라 하고, 행렬-벡터 곱셈의 선형결합 정의에 의하면, Span ​ 내 벡터들의 집합은 ​ 로 표현할 수 있는 벡터들의 집합이다. 따라서, 결국 계수(좌표)들을 찾는 것은 ​ 을 최소화 하는 벡터 ​ 를 찾는 것과 같다. 이것을 최소제곱 (least-squares) 문제라고 한다.10.1 복수의 벡터들에 직교하는 투영9장에서 살펴보았던 소방차 문제 와 같이 직교성과 투영(proj..

Chap04 - 합성곱 신경망 CNN합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)와 관련된 구성 요소 및 메소드에 대해 알아보고, MNIST 데이터 분류 및 CIFAR-10 데이터에 대해 알아보도록 하자. 4.1 CNN 소개여기서는 CNN에 대해 간략하게 소개한다. 자세히 알고 싶다면 합성곱신경망을 참고하면 된다. 먼저, 합성곱(convolution)신경망과 완전연결(fully connected)신경망의 근본적인 차이점은 계층간의 연결이다.완전연결 신경망은 이름에서도 알 수 있듯이 각 유닛(뉴런)이 앞 계층의 모든 유닛과 연결되어 있다. 반면, 합성곱 계층에서는 각각의 유닛은 이전 계층에서 근접해 있는 몇 개의 유닛들에만 연결된다. 또한 모든 유닛은 이전 계층에 동일한 방법..

Chap03 - 텐서플로의 기본 이해하기텐서플로의 핵심 구축 및 동작원리를 이해하고, 그래프를 만들고 관리하는 방법과 상수, 플레이스홀더, 변수 등 텐서플로의 '구성 요소'에 대해 알아보자. 3.1 연산 그래프3.1.1 연산 그래프란?그래프는 아래의 그림과 같이 노드(node)나 꼭지점(vertex)로 연결 되어 있는 개체(entity)의 집합을 부르는 용어다. 노드들은 변(edge)을 통해 서로 연결되어 있다. 데이터 흐름 그래프에서(DataFlow Graph)의 변(edge)은 어떤 노드에서 다른 노드로 흘러가는(flow) 데이터의 방향을 정한다.텐서플로에서 그래프의 각 노드는 하나의 연산을 나타내며, 입력값을 받아 다른 노드로 전달할 결과값을 출력한다. 3.1.2 연산 그래프의 장점텐서플로는 그래프..

11.2 메모리 동적 할당 및 관리지금까지 예제코드에서 봐온 변수들은 메모리를 할당하고 해제하는 과정을 컴파일러가 자동으로 관리해주기 때문에 메모리 관리에 신경을 쓰지 않아도 됐었다. 그래서 이러한 변수들을 자동변수라고 불렀다.그렇다면, 이제 메모리 동적 할당 및 관리에 대해 알아보자. malloc()과 free()함수는 메모리를 동적으로 할당 및 해제하는 함수다.malloc() 함수를 이용하면 자동변수로 사용할 수 있는 메모리와는 비교할 수도 없을 만큼 큰 메모리를 자유롭게 '동적(dynamic)'으로 다룰 수 있다. 즉, 프로그램 실행 중에 대량의 메모리가 필요한 경우 바로 할당이 가능하다. 대신 이러한 할당에는 반환(또는 해제)을 해주어야 한다.void *malloc(size_t size);Desc..

Chap02 - 텐서플로 설치에서 실행까지 2.1 텐서플로 설치텐서플로 설치에 대한 자세한 내용는 https://www.tensorflow.org/install/ 에서 각 운영체제별로 설치할 수 있게 안내되어 있다. # TensorFlow CPU pip install tensorflow ​ # TensorFlow GPU pip install tensorflow-gpu 2.2 Hello WorldTensorFlow의 첫 번째 예제인 Hello와 World!라는 단어를 결합해 Hello World!라는 문구를 출력하는 프로그램이다. import tensorflow as tf ​ # TensorFlow 버전 확인 print(tf.__version__) 1.8.0 # hello_world.py ​ h = tf...

Chap01 - 개요1.1 텐서플로 란? 텐서플로(TensorFlow)는 구글(Google)에서 만든, 딥러닝 프로그램을 쉽게 구현할 수 있도록 다양한 기능을 제공해주는 라이브러리다. 텐서플로 자체는 기본적으로 C++로 구현 되어 있으며, 아래의 그림과 같이 Python, Java, Go 등 다양한 언어를 지원한다. 하지만, 파이썬을 최우선으로 지원하며 대부분의 편한 기능들이 파이썬 라이브러리로만 구현되어 있어 Python에서 개발하는 것이 편하다.출처: tensorflow.org 또한, 브라우저에서 실행가능한 시각화 도우인 텐서보드(TensorBoard)를 제공하여, 딥러닝 학습 과정을 추적하는데 유용하게 사용된다. 1.2 텐서플로의 의미TensorFlow에서 Tensor(텐서)란 딥러닝에서 데이터를 ..