『텐서플로로 배우는 딥러닝』 GitHub Repository

[『텐서플로로 배우는 딥러닝』, 솔라리스, 영진닷컴, 2018] 도서의 소스코드입니다.

Chapter 2 - 텐서플로우 소개

• 텐서플로우 설치 체크 (Code)

Chapter 3 - 텐서플로우 기초와 텐서보드

• 텐서플로우 기초 – 그래프 생성과 그래프 실행 (Code)
• 플레이스홀더 (Code)
• 선형 회귀(Linear Regression) 알고리즘 (Code)
• 선형 회귀(Linear Regression) 알고리즘 + 텐서보드(TensorBoard) (Code)

Chapter 4 - 머신러닝 기초 이론들

• 소프트맥스 회귀(Softmax Regression)를 이용한 MNIST 숫자분류기 (Code)
• tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits API를 사용한 소프트맥스 회귀(Softmax Regression)를 이용한 MNIST 숫자분류기 (Code)

Chapter 5 - 인공신경망(Artificial Neural Networks) - ANN

• ANN을 이용한 MNIST 숫자분류기 구현 (Code)

Chapter 6 - 오토인코더(Autoencoder)

• 오토인코더를 이용한 MNIST 데이터 재구축 (Code)
• 오토인코더 + 소프트맥스 회귀를 이용한 MNIST 숫자 분류기 (Code)

Chapter 7 - Convolutional Neural Networks(CNN)

• CNN을 이용한 MNIST 숫자 분류기 구현 (Code)
• CNN을 이용한 CIFAR-10 분류기 구현 (Code)
• tf.train.Saver API를 이용해서 모델과 파라미터를 저장(Save)하고 불러오기(Restore) (Code)

Chapter 8 - Recurrent Neural Networks(RNN)

• tf.nn.embedding_lookup을 이용한 Embedding 예제 (Code)
• Gradient Clipping 예제 (Code)
• Char-RNN을 이용한 텍스트 생성 (Code)

Chapter 9 - Image Captioning

• im2txt - Show and Tell 모델 구현 (Code)

Chapter 10 - Semantic Image Segmentation

• FCN.tensorflow - FCN(Fully Convolutional Networks) 모델 구현 (Code)

Chapter 11 - 생성모델(Generative Model) - GAN(Generative Adversarial Networks)

• GAN을 이용한 MNIST 데이터 생성 (Code)

Chapter 12 - 강화학습(Reinforcement Learning)

• DQN을 이용한 게임 에이전트 구현 - CatchGame (Code)

Chapter 13 - 파인튜닝(Fine-Tuning)과 Pre-Trained 모델을 이용해서 실제 문제 해결하기

• Inception v3 Retraining을 이용해서 나만의 분류기 만들어보기 (Code)
• Pre-Trained 모델을 이용해서 Object Detection 수행하기 (Code)