텐서플로우 연습

텐서플로우 라이브러리 연습 코드 저장소

파트 설명

파트 1

• 텐서플로우의 동작 원리(변수와 플레이스 홀더)
• 선형회귀모델

파트 2

• 간단한 선형회귀 함수
• 교차 엔트로피 함수
• 딥러닝(심층 신경망)

파트 3

• 학습 모델 저장과 재사용
• 텐서 보드를 통한 시각화

파트 4

• MNIST 예제
• 과적합 (overfitting)
• 드롭아웃과 배치 정규화

파트 5

• 합성곱 신경망(CNN)
• 고수준 API 맛보기

파트 6

• Autoencoder

파트 7

• GAN
• MNIST Generator

파트 7.5

• DCGAN(학습예정)

파트 8

• 순환 신경망(RNN)

자주 까먹는 것들

배워야 하는 것들

• Seq2Seq, Word2Vec
• Inception
• TensorFlow 2

읽어볼 것들

• 딥러닝에서 변수 초기화의 중요성
• DCGAN 설명