Deep Learning practice 5
5-1. fit함수 채워넣기 tensorflow의 fit 함수는 학습을 진행하는 과정을 다루는 가장 중요한 함수입니다. 이번 실습에서는 fit 함수의 매개변수들을 채워 넣으면서 학습 과정을 조절해보겠습니다. 지시사항에 적힌 조건을 참고하여 fit 함수를 완성하세요. 지시사항 ...
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Deep Learning practice 4
4-1. Vanilla RNN 모델 만들기 이번 실습에서는 RNN 모델의 가장 간단한 형태인 Vanilla RNN 모델을 직접 만들어보도록 하겠습니다. Tensorflow에서는 이러한 Vanilla RNN이 SimpleRNN 이라는 이름으로 구현되어 있습니다. 따라서 앞선 ...
Deep Learning practice 3
3-1. Padding, Stride와 Layer size Convolutional Layer는 커널을 이용하여 이미지에서 feature를 추출하는 Layer입니다. 이미지는 Convolutional Layer를 통과할 때 padding을 따로 추가하지 않았다면 사이즈가 점점 ...
Nvidia Docker 설치(WSL2)
1. Nvidia Docker 설치 Repo 설정과 GPG키를 설치 한다. distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \ && curl -fsSL https://nvidia.github.io/...
Deep Learning practice 2
2-1. Gradient descent 알고리즘 구현하기 Gradient descent 알고리즘은 손실 함수(loss function)의 미분값인 gradient를 이용해 모델에게 맞는 최적의 가중치(weight), 즉 손실 함수의 값을 최소화 하는 가중치를 구할 수 있는 알고리...