6-29 RNN과 CNN을 결합한 Hybrid 알고리듬에 의한 MNIST 머신러닝 by codingart

kr · @codingart · Sep 25 '19 (edited)

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6-29 RNN과 CNN을 결합한 Hybrid 알고리듬에 의한 MNIST 머신러닝

![noname01.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmc14x12tJpPPiwgit33jR25CFvkyCAKAsJwWsUMcx99kf/noname01.png)

RNN 에 의한 MNIST  문자 데이터 처리를 위한 구조이다. MNIST  문자 데이터 베이스를 읽어 들이는 명령은 다음과 같다. 즉 하나의 문자를 784개의 1차원 픽셀 배열이 아니라 28X28 매트릭스 배열 형태로 읽어 들이게 된다.

x = tf.placeholder("float",[None, time_steps, n_input])

이 데이터를 RNN 처리하기 위해서는 위 그림과 같이 28개 열로 나누어 각가의 28개 픽셀 데이터로 구성된 개개의 데이터를 28개 Cell 들이 연결되어 구성된 RNN에  입력하도록 하자.

28X28 매트릭스 형태로 읽어 들인 데이터 x를 아래와 같이 unstack  명령을 사용하여 28개 열(row)로 분할하도록 한다. time_steps 는 28개의 연결된 Cell  상태 수를 의미한다.

다음 url 주소로 이동하여 첨부된 코드 와 함께 마저 읽어 보십시오.

http://blog.daum.net/ejleep1/868

![마나마인로고.png]
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