이 포스트는 모두를 위한 딥러닝 - Tensor Flow를 정리한 내용을 담았습니다. 누구나 이해할 수 있는 수준으로 설명하고자 하였으며 LAB의 코드는 TF2.0에 맞추어 재작성되었습니다. 이번 포스트에서는 실제 텐서플로우 코드로 XOR문제를 딥러닝으로 구현해보겠습니다. 09. XOR문제 딥러닝으로 풀기에서 살펴보았듯이 XOR(배타적 논리합) 문제는 뉴럴 네트워크에서 하나의 perceptron으로 학습하여 해결하는 것은 어렵다는 것을 알고 있습니다. 또한 논리 연산의 결과가 1, 0 두 분류로 나뉘기 때문에 Logistic regression의 sigmoid function을 적용하여 해결하는 것이 좋아 보입니다. 따라서 이번 코드는 기본적으로 05-2. Logistic Regression LAB의 코..

이 포스트는 모두를 위한 딥러닝 - Tensor Flow를 정리한 내용을 담았습니다. 누구나 이해할 수 있는 수준으로 설명하고자 하였으며 LAB의 코드는 TF2.0에 맞추어 재작성되었습니다. 우리는 저번 포스트에서 딥러닝 역사에 대해 알아보며, 1950년 후반대 인공지능에 대한 높은 기대감에 찬물을 끼얹은 첫 번째 문제인 XOR모델 분류 문제에 대해 알아보았습니다. 먼저 XOR모델은 AND, OR모델과는 다르게 linear 한 방법으로는 결과를 예측할 수 없습니다. 하지만 이후 Marvin Minsky 교수님이 MLP(다층 퍼셉트론)를 이용하여 문제를 해결할 수 있다고 발표하였으며 시간이 지나 1986년 Hinton 교수님의 Backpropagation 알고리즘이 발표되며 문제가 완벽히 해결되었습니다. ..