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[러닝 텐서플로]Chap07.3 - 텐서플로 추상화와 간소화, Keras
Chap07.3 - 텐서플로 추상화와 간소화, Keras 7.4 케라스(Keras)케라스(Keras)는 인기있는 텐서플로 확장 라이브러리 중 하나이다. 케라스는 원래 Theano용으로 개발되었지만, 2017년 구글의 공식 후원을 받아 1.1버전 부터 tf.contrib.keras안에 들어왔으며, 현재 이글을 작성하는 시점인 2018.06.30의 1.8버전에는 tf.keras로 변경된 텐서플로의 한 부분으로 자리를 잡았다. 따라서, 케라스는 Theano와 텐서플로(TensorFlow) 양쪽을 모두 지원한다.케라스는 연산 그래프를 다루고 텐서플로와 통신하는 데 사용할 수 있는 자체 그래프 구조를 가지고 있다. 케라스는 순차형(Sequential)모델과 함수형 API(Funtional API) 두 가지 유형이..
[러닝 텐서플로]Chap04 - 합성곱 신경망 CNN
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..