haeulnam / deeplearningzerotoall Goto Github PK

cross-entropy cost function을 설명하는 과정에서 matrix끼리 행렬 곱이 아닌, element-wise product를 하던데 이 둘의 차이점이 무엇일까??

//여기서, 차이점이라고 하면 어떤 경우에 행렬 곱을 사용하고, 어떤 경우에 element-wise-product를 사용하는지 궁금하다.

I wonder why cost does not go down any further at 0.4xx. What changes can be made to complete learning?

• 참고사이트

• 딥러닝 :
  https://iamtrask.github.io/2015/07/12/basic-python-network/
  http://iamtrask.github.io/2015/07/27/python-network-part2/

• Linear Regression : https://github.com/jangsoopark/linear-regression-numpy

http://woowabros.github.io/tools/2017/08/17/ost_bash.html 의 방식과 같이 한번에 shell script를 통해서, CUDA, cuDNN, Tensorflow-gpu를 설치할 수 있으면 좋겠다.

TODO)

1. 폴더 구조 정의
2. 스크립트 작성
3. 지정된 환경에서 잘 되는지 Test

설치 방법은 https://medium.com/@zhanwenchen/install-cuda-and-cudnn-for-tensorflow-gpu-on-ubuntu-79306e4ac04e 을 참고하려 한다.