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핸즈온 머신러닝(2판): 사이킷런, 케라스, 텐서플로 2를 활용한 머신러닝, 딥러닝 완벽 실무
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핸즈온 머신러닝(2판): 사이킷런, 케라스, 텐서플로 2를 활용한 머신러닝, 딥러닝 완벽 실무

by 박해선, 오렐리앙 제롱
May 2020
Beginner to intermediate
952 pages
24h 11m
Korean
Hanbit Media, Inc.
Content preview from 핸즈온 머신러닝(2판): 사이킷런, 케라스, 텐서플로 2를 활용한 머신러닝, 딥러닝 완벽 실무
470
2
신경망과 딥러닝
NOTE
_
앞으로 살펴보겠지만 케라스는
add
_
weight
()
메서드로 변수 생성을 대신 처리해주기 때문에 실
전에서 변수를 직접 만드는 일은 매우 드뭅니다. 또한 모델 파라미터는 일반적으로 옵티마이저가 업데이트하
므로 수동으로 변수를 업데이트하는 일은 매우 드뭅니다.
12.2.5
다른 데이터 구조
텐서플로는 다음과 같이 몇 가지 다른 데이터 구조도 지원합니다 (더 자세한 내용은 주피터 노
트북의 ‘텐서와 연산’과 부록
F
를 참고하세요 ).
희소 텐서
sparse
tensor
(
tf
.
SparseTensor
)
대부분
0
으로 채워진 텐서를 효율적으로 나타냅니다.
tf.sparse
패키지는 희소 텐서를 위한 연산을 제공
합니다.
텐서 배열
tensor
array
(
tf
.
TensorArray
)
텐서의 리스트입니다. 기본적으로 고정된 길이를 가지지만 동적으로 바꿀 수 있습니다. 리스트에 포함된
모든 텐서는 크기와 데이터 타입이 동일해야 합니다.
래그드 텐서
ragged
tensor
(
tf
.
RaggedTensor
)
래그드 텐서는 리스트의 리스트를 나타냅니다. 텐서에 포함된 값은 동일한 데이터 타입을 가져야 하지만
리스트의 길이는 다를 수 있습니다.
tf.ragged
패키지는 래그드 텐서를 위한 연산을 제공합니다.
문자열 텐서
string ...
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한민주, 양찬석, 탈 아터

Publisher Resources

ISBN: 9791162242964