반응형 딥러닝3 Python과 Tensorflow를 이용하여 LSTM 구현하기 LSTM 구현하기 Python의 딥러닝 라이브러리인 Tensorflow를 사용하여 간단한 장단기 메모리(LSTM)을 구현하는 예제 코드입니다. # 필요한 라이브러리 임포트import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense# 임의의 시계열 데이터 생성 (사인파)def generate_sin_wave(seq_length, num_sequences): x = np.linspace(0, 100, seq_length * num_sequences) y = np... 2024. 7. 13. Python과 Tensorflow를 이용하여 CNN 구현하기 CNN 구현하기 Python의 딥러닝 라이브러리인 Tensorflow를 사용하여 간단한 합성곱 신경망(CNN)을 구현하는 예제 코드입니다. # 필요한 라이브러리 임포트import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPooling2Dfrom tensorflow.keras.datasets import mnistfrom tensorflow.keras.utils import to_categoricalimport matplotlib.pyplot as plt# MNIST 데이터셋 로드(x_train, y_train), (x_te.. 2024. 7. 10. Python과 Tensorflow를 이용하여 DNN 구현하기 DNN 구현하기 Python의 딥러닝 라이브러리인 Keras를 사용하여 간단한 심층신경망(DNN)을 구현하는 예제 코드입니다. # 필요한 라이브러리 임포트import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Dense, Flattenfrom tensorflow.keras.datasets import mnistfrom tensorflow.keras.utils import to_categoricalimport matplotlib.pyplot as plt# MNIST 데이터셋 로드(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data.. 2024. 7. 7. 이전 1 다음 반응형
