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[코드로 이해하는 딥러닝 3] - Tensorflow placeholder변수 [코드로 이해하는 딥러닝 0] - 글연재에 앞서 https://limitsinx.tistory.com/27 [코드로 이해하는 딥러닝 1] - Tensorflow 시작 https://limitsinx.tistory.com/28 [코드로 이해하는 딥러닝 2] - Tensorflow 변수선언 https://limitsinx.tistory.com/29 ※이 전글에서 정리한 코드/문법은 재설명하지 않으므로, 참고부탁드립니다 [코드 전문] 이번에는 placeholder라는 변수에 대해 정리해보겠습니다. 이 전글인, [코이딥2-tensorflow 변수선언] 글에서는 node 1= tf.constant(3.0) 이런식으로 변수를 정리했었습니다. 그런데 이건 변수를 선언함과 동시에 초기값을 3으로 정해주고 시작하는거죠!.. 2020. 12. 16.
[코드로 이해하는 딥러닝 2] - Tensorflow 변수선언 [코드로 이해하는 딥러닝 0] - 글연재에 앞서 https://limitsinx.tistory.com/27 [코드로 이해하는 딥러닝 1] - Tensorflow 시작 https://limitsinx.tistory.com/28 ※이 전글에서 정리한 코드/문법은 재설명하지 않으므로, 참고부탁드립니다 [코드 전문] 이번에는 텐서플로우에 변수 3개를 선언하여 텐서플로우_변수 1 = 3 텐서플로우_변수 2 = 4 텐서플로우_변수 3 = 텐서플로우_변수 1 + 텐서플로우_변수 2 = 7 이 되는 코드를 작성해보겠습니다. [코드 분석-1] ① node1 = tf.constant(3.0,tf.float32) : node1이라는 변수에 3을 저장하고, 이것을 실수(float)데이터로 저장 ② node2 = tf.cons.. 2020. 12. 15.
LUMO(Lowest Unoccupied Molecular Orbital)과 HOMO에 대한 간단한 이해 "LUMO? HOMO?" ※LUMO : Lowest Unoccupied Molecular Orbital※HOMO : Highest Occupied Molecular Orbital LUMO와 HOMO에 들어가기에 앞서 '오비탈'에 대해 간단하게 정리해보겠습니다. 오비탈을 이해하기 위해선 현대양자역학에 대한 이해가 전제되어야 하는데요, 한줄로 요약해보자면 "전자는 '확률적'으로 존재한다" 라는 것 입니다. 슈뢰딩거 방정식의 3차 파동함수를 통해 전자가 특정 위치에 존재할 확률을 얻어 낼 수있는데요 어려운 부분은 제외하고 "전자는 '확률적'으로 존재한다." 만 기억해두시면 됩니다! 전자가 확률적으로 존재할 확률이 80% 이상인 공간을 바로 '오비탈'이라 합니다. 이제 LUMO 와 HOMO를 정리해보겠습니다. .. 2020. 12. 14.
CTP(Cell To Pack)에 대한 간단한 이해 [사전 지식이 필요한 글입니다.] 배터리 팩에대한 이해 : limitsinx.tistory.com/14 "CTP? Blade? Ultium Batery?" 최근 BYD는 블레이드배터리, CATL은 CTP(Cell to Pack), LG는 Ultium배터리 라는 이름으로 플랫폼들을 내놓고 있는데요 이건 모두 동일한 기술인데 본인들 각자의 이름을 붙인 것입니다. 근본적으로는 CATL이 사용하는 명칭이 해당 기술을 가장 직관적으로 표현하고 있습니다. CTP는 말그대로 Cell로 바로 Pack을 만들어 버리는것을 의미합니다. 기존의 배터리시스템을 만들때는 셀 -> 모듈 -> 팩의 형태로 중간에 모듈 단계를 거쳤습니다. ※참고 : 배터리팩에 대한 이해 : limitsinx.tistory.com/14 이유는 안정성.. 2020. 12. 13.
GPU(Graphics Processing Unit)에 대한 간단한 이해 [CPU에 대한 간단한 이해] : https://limitsinx.tistory.com/23 "GPU??" https://www.youtube.com/watch?time_continue=1&v=1BAZf3PsjWA&feature=emb_title 일반적으로 GPU라고 하면 상기 이미지를 떠올리시는데요, 이건 GPU가아니라 그래픽카드입니다. 그래픽카드는 내부에 GPU와 방열, VRAM ,쿨링케이스 , PCB-Board를 모두 포함한 것으로 엄밀하게 얘기를할때는 확실한 구분이 필요합니다. GPU를 설명하려면, CPU부터 간단하게 말씀드려야 하는데요 CPU란 6개정도의 코어(processing head)를 통해 복잡한 고차원 연산을 가능하게 해주는것입니다. 보통 노트북에 intel 펜티엄,i5-7-9, AMD.. 2020. 12. 12.
CPU(Central Processing Unit)에 대한 간단한 이해 [GPU에 대한 간단한 이해] : https://limitsinx.tistory.com/24 "CPU??" CPU란 컴퓨터의 '뇌'에 해당하는 부분입니다. 즉, 중앙에서 제어/연산을 하는 부분으로써, 크게 3가지 부분으로 나누어져있습니다. (제어장치/연산장치/레지스터) 1. 제어장치 CPU에서 일어나는 모든 작업을 통제하고 관리(제어)하며, 프로그램의 instruction을 해석하고, 해석된 instruction에따라 동작을 지시합니다. 2. 연산장치 ALU(Arithmetic Logic Unit)은, 제어장치의 신호에따라(instruction source) 사칙연산과 AND,OR,NOT등의 논리적인 연산을 수행합니다. 3. 레지스터 CPU에 instruction이나, 연산한 결과(instruction .. 2020. 12. 11.
[코드로 이해하는 딥러닝 1] - Tensorflow 시작 [코드로 이해하는 딥러닝 0] - 글연재에 앞서 https://limitsinx.tistory.com/27 [코드 전문] 딥러닝을 하기위한 첫 스텝인, Tensorflow를 시작해보겠습니다. 텐서플로우는 구글에서 만든 머신러닝용 라이브러리 입니다. 최근에는 페이스북이 만든 'Pytorch(파이토치)'가 빠르게 치고올라오고 있네요 일단, 저의 개발환경은 tensorflow 2.1.1입니다. 텐서플로우는 기존의 1 시리즈에서 2시리즈로 탈바꿈하면서 코드 문법을 모조리 바꾸어버렸는데요..(왜이러는 걸까요?) 텐서플로우2에서도 텐서플로우1의 문법을 그대로 사용하기 위한 코드가 import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() 부분입니다. [코드 분석-1] .. 2020. 12. 10.
[코드로 이해하는 딥러닝 0] - 글 연재에 앞서 머신러닝이라고 하면 복잡한 패턴인식과 통계학적 수식들, 확률론에 기반한 수치해석들이 생각나실겁니다. 저도 한때는 딥러닝을 공부한답시고 이런 이론들에만 연연했었는데요 인공지능 기술을 나의 분야에 접목시키기 위한 정도의 이해를 원하시는 분들을 위해 실제 코드가 돌아가는 모습을 위주로, 코드를 한줄씩 해석해가며 글을 포스팅해보고자 합니다. - [개발 환경] 아나콘다를 통한 설치 Python 3.8 tensorflow 2.1.1 코드 : Visual studio Code(VSC)1.5.1 ※ 참고한 자료 저자 : Standford,Andrew Ng 교수님, 홍콩과학기술대학교 김성훈 교수님 2020. 12. 10.
[재미로 읽는 공학-3] 화웨이의 '백도어(Back door)'란 무엇인가? 5G 통신장비업체 선정과정에서 LG가 상당한 뭇매를 맞고있다. 그 이유는 화웨이를 선택했기 때문이다. (사실 LG는 화웨이,삼성,노키아 등 여러회사를 동시에 쓴다. 화웨이가 포함되어 있어 문제일뿐) 화웨이를 선택했다고 뭇매를 맞는 이유는 '백도어'문제이다. 다들 뉴스나 신문을 통해 이정도는 알고 있을 것이다. 그럼 '백도어'가 어떤것이길래 그럴까?? 쉽게 말하면 이와 같다. 내가 프로그램을 만들고 나만 드나들 수 있게 뒷문을 만들어 놓는것이다. 그러니까 보안을 아무리 어렵게하든 암호화를 양자화하든 관계없이 숨겨진 뒷문을 하나 만들어 놓는것 이것은 긍정적/부정적 역할을 모두 하는데 보통 복잡한 프로그램일수록 백도어를 하나씩은 가지고 있다. 대부분은 컴퓨터 유지보수를 위해 개발자 혹은 유지보수자가 접속을 쉽.. 2020. 12. 10.

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