TensorFlowLecture

본 코드는 김성훈 교수님의 강의와 TensorFlow Korea를 보면서 작성한 것입니다.
이론적인 정리 내용은 작성자의 블로그에 있습니다.
작성자 블로그: RUL

개발환경

• Ubuntu 16.04
• Pycharm pro and Jupyter Notebook
• Python 2.7 and 3.5 (compatible code)
• Tensor Flow r0.12_RC01

목차

Numpy, Scipy 코드

TensorFlow 코드

1. Basic Example
2. Linear Regression
3. Logistic Classification
4. Multiple Perceptron for XOR Problem
5. MNIST set
   • Softmax classification
   • DNN with ReLU
   • DNN with Dropout and xavier_init
6. CNN
7. Early Stop and Index Shuffling
8. TensorBoard
9. Save and Restore

참고자료

• Coursera, Machine Learning (Andrew ng): URL
• Python으로 구현된 코세라 숙제 코드: URL
• 김성훈 교수님 강의 페이지: URL
• 텐서플로 코리아: URL
• 한국인지과학협회 딥러닝 튜토리얼: URL