수수께끼 고양이

참고 링크 [딥러닝 | CNN] - VGG16 (tistory.com) [딥러닝 | CNN] - VGG16 VGG16이 수록된 논문 "Very deep convolutional networks for large-scale image recognition" 의 Model Architecture 설명부분까지의 내용을 기반으로 정리하겠다. 1. VGG16란? ILSVRC 2014년 대회에서 2위를 한 CNN모델이다. 그중 brave-greenfrog.tistory.com 연습문제 1. VGG16 신경망 텐서플로로 구성하기 2. 임의 데이터 만드어서 신경망 테스트하기 import tensorflow as tf model=tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.InputLayer(in..

알렉스넷 아키텍처 신경망 구성하기 import tensorflow as tf import numpy as np X=np.random.randint(0,256,(5000,227,227,3)) YT=np.random.randint(0,1000,(5000,)) x=np.random.randint(0,256,(1000,227,227,3)) yt=np.random.randint(0,1000,(1000,)) model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(227,227,3)), tf.keras.layers.Conv2D(96,(11,11),(4,4),activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D((3..

import tensorflow as tf mnist=tf.keras.datasets.cifar10 (x_train, y_train),(x_test, y_test)=mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 # 모든 픽셀의 숫자를 255.0으로 나누어 각 픽셀을 실수로 바구어 인공신경망에 입력하게 됨 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(32,32,3)), tf.keras.layers.Conv2D(24,(3,3),(1,1),activation='relu'), # 커널5*5 사이즈 -> stride 2,2 tf.keras.layers.Conv..

참고 링크 End-to-End Deep Learning for Self-Driving Cars | NVIDIA Technical Blog End-to-End Deep Learning for Self-Driving Cars | NVIDIA Technical Blog We have used convolutional neural networks (CNNs) to map the raw pixels from a front-facing camera to the steering commands for a self-driving car. developer.nvidia.com 엔디비아 디벨롭 예제 1 import tensorflow as tf model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.laye..

패션 MNIST 데이터 셋은 10개의 범주 (category)와 70,000개의 흑백 이미지로 구성되어 있습니다. import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist (X, YT), (x, yt) = mnist.load_data() #60000개의 학습데이터, 10000개의 검증데이터 X, x = X/255, x/255 # 60000x28x28, 10000x28x28 X, x = X.reshape((60000,784)), x.reshape((10000,784)) model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.Input(shape=(784,)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='rel..