6-28 RNN 알고리듬에 의한 MNIST 머신러닝


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MNIST 수기문자의 판독율을 높이기 위해 고안된 수많은 알고리듬들 중에 RNN을 사용해 보자. 하나의 MNIST 문자 데이터는 28X28 2차원 흑백 데이터로 구성된다. 전통적인 가장 간단한 네트워크 수준에서는 784개의 데이터를 사용하여 뉴럴 네트워크를 구성하여 학습을 시키며, Convolution 필터 기법을 사용 시에는 28X28 데이터를 패딩 후 3X3 필터를 적용하여 스트라이딩(Striding) 시키게 된다.

이와 유사하게 MNIST 문자 데이터를 RNN을 사용하여 처리하려면 28X28 데이터 한 세트를 28개 스텝 X 28줄 데이터로 구성하자. 28개의 스텝은 펼쳐진(unrolled) 28개의 Cell을 의미하며 28줄의 데이터는 입력 데이터의 dimension 이 28임을 뜻한다.

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