이 포스트는 모두를 위한 딥러닝 - Tensor Flow를 정리한 내용을 담았습니다. 누구나 이해할 수 있는 수준으로 설명하고자 하였으며 LAB의 코드는 TF2.0에 맞추어 재작성되었습니다. 이번 포스트는 모두를 위한 딥러닝 LAB 11-2의 "MNIST 99% with CNN"를 응용해 "Fashion MNIST with CNN, TF2.X"로 재해석하여 작성했습니다. 포스트의 코드는 책 "시작하세요! 텐서플로 2.0 프로그래밍"을 참고하여 작성했습니다. Fashion MNIST MNIST는 손으로 쓴 숫자 글씨를 모아놓은 데이터셋으로, 프로그래밍 언어를 처음 배울 때 "Hello World"를 출력하는 것과 같이 기계학습 분야를 대표하는 고전적인 문제입니다. Fashion MNIST는 MNIST에 영..

포스트의 코드와 설명은 "시작하세요! 텐서플로 2.0 프로그래밍"을 참고하여 작성했습니다. 이번 포스트에서는 XOR문제를 TensorFlow2.X버전의 Keras API를 이용해 풀어보겠습니다. XOR문제는 이미 "모두를 위한 딥러닝" 포스트에서 다룬 적이 있지만, Keras에 대해 가장 쉽게 다가갈 수 있는 문제이기 때문에 이번 포스트에서는 Keras 활용에 중점을 두어 설명하겠습니다. · 인공지능의 첫 번째 겨울, XOR 문제 먼저 XOR(배타적 논리합)은 입력이 2개임을 가정할 때 입력 간의 비동일성을 판단하는 것으로, 쉽게 말해 두 입력이 다를 때만 XOR연산이 참이 되는 네트워크를 말합니다. 아래의 진리표를 보면 XOR 네트워크를 쉽게 이해할 수 있을 것입니다. X1 X2 XOR(X1,X2) 1..