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케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 - 2.3 - 신경망의 톱니바퀴 : 텐서 연산
텐서 연산(tensor operation) 심층 신경망이 학습한 모든 변환을 수치 데이터 텐서에 적용하는 몇 종류의 텐서 연산으로 나타낼 수 있다. 텐서 덧셈이나 텐서 곱셈 등 원소별 연산 relu 함수의 덧셈은 원소별 연산(element-wise operation)이다. 이 연산은 텐서에 있는 각 원소에 독립적으로 적용된다. 고도의 병렬 구현(1970~1990년대 슈퍼컴퓨터의 구조인 벡터 프로세서(vector processor)에서 온 용어인 벡터화된 구현을 말한다.)이 가능한 연산이라는 의미 # 원소별 연산 def naive_relu(x): assert len(x.shape) == 2 # x는 2D 넘파이 배열 x = x.copy() # 입력 텐서가 바뀌지 않게 복사 for i in range(x.s..
2021. 5. 18. 06:18
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