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AI/Deep-Learning20

텐서플로우(TensorFlow) 노드 텐서플로우(TensorFlow)는 기계 학습 및 딥러닝 모델을 구축하고 학습하기 위한 오픈 소스 라이브러리로, 그래프 기반의 계산을 수행합니다. 이 그래프는 노드(node)와 엣지(edge)로 구성되며, 노드는 수학적 연산을 나타내고 엣지는 데이터의 흐름을 나타냅니다. 아래에서 노드 정의와 연산 수행에 대해 더 자세히 설명하겠습니다. 텐서(Tensor) 텐서는 다차원 배열로 데이터의 기본 단위입니다. 스칼라(0차원 텐서), 벡터(1차원 텐서), 행렬(2차원 텐서) 등 다양한 차원을 가질 수 있습니다. 데이터를 저장하고 전달하는데 사용되며, 텐서플로우의 모든 연산은 텐서를 입력으로 받고 출력으로 생성합니다. 텐서는 다차원 배열로, 그래프 내에서 데이터의 기본 단위입니다. 노드 간에 전달되는 데이터는 텐서 .. 2023. 9. 8.
텐서플로우, 케라스, 파이토치 텐서플로우(TensorFlow) 텐서플로우(TensorFlow)는 구글에서 개발한 오픈 소스 머신 러닝 프레임워크입니다. 이것은 딥 러닝 및 기계 학습 모델을 개발하고 학습시키는데 사용되며, 다양한 어플리케이션, 특히 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 게임 개발, 의학 연구 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 텐서플로우의 핵심 개념 및 특징은 다음과 같습니다: 텐서(Tensor): 텐서플로우의 이름은 텐서(Tensor)라는 다차원 배열을 다루는 것에서 나왔습니다. 이러한 텐서는 데이터의 기본 단위로 사용되며, 스칼라(0차원), 벡터(1차원), 행렬(2차원), 그 이상의 다차원 배열을 포함합니다. 그래프 기반 실행: 텐서플로우는 계산을 그래프 형태로 정의하고 실행합니다. 이 그래프는 노드(Node)와 엣지.. 2023. 9. 8.