일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 자연어처리
- 미국석사
- 클라우드자격증
- AWS
- MLOps
- 네트워크
- 플랫폼
- TFX
- RecSys
- 클라우드
- BERT이해
- Collaborative Filtering Bandit
- transformer
- 중국플랫폼
- 추천시스템
- 머신러닝 파이프라인
- COFIBA
- nlp
- BANDiT
- BERT
- llm
- aws자격증
- HTTP
- docker
- MSCS
- 언어모델
- MAB
- 메타버스
- chatGPT
- 머신러닝
Archives
- Today
- Total
목록DNN (1)
Julie의 Tech 블로그
딥러닝 기초 - Keras API 사용 없이 small DNN 구현하기
이번 글에서는 Keras 고급형 함수를 사용하지 않고, 간단한 DNN을 구현하는 것을 해보려고 한다. 구현해볼 DNN 모형은 아래와 같이 2개의 데이터 인풋을 받아 1개의 hidden layer로 구성되어 있다. input_dim = 2 hidden_layers = 1 learning_rate = 0.001 weight와 bias는 아래와 같이 tensorflow의 Variable로 구현할 수 있다. weight는 (2,1)의 shape를 갖게 되고, bias는 hidden layer 수에 따라 1개 dimension을 갖게 된다. w = tf.Variable(tf.random.uniform(shape=(input_dim, hidden_units))) b = tf.Variable(tf.zeros(sh..
Tech/ML, DL
2021. 5. 14. 11:14