Sungjoon’s TensorFlow-101 & Deep Learning Tutorials

서울대학교 최성준님이 만드신 텐서플로우 예제 코드딥러닝 강의 노트가 깃허브에 공개되어 있습니다. TensorFlow-101 예제코드는 MIT 라이센스라 마음껏 활용하셔도 좋지만 강의 노트에는 별다른 코멘트가 없어 혹 이용하실 때에는 원저자에게 문의해 보면 좋을 것 같습니다.

예제 코드는 쥬피터 노트북으로 작성되어 있으며 기본적인 MNIST, 회귀분석에서 부터 콘볼루션 뉴럴 네트워크, 리커런트 뉴럴 네트워크, Word2Vec, 오토인코더, 텐서보드 등 폭넓게 포함하고 있습니다. 조금 아쉽지만 노트북에 많은 설명이 들어 있지는 않습니다. 이 예제는 일전에 소개해 드렸던 Aymeric Damien의 TensorFlow-Examples 와 Nathan Lintz의 TensorFlow-Tutorials 를 참고하였다고 합니다.

아래는 TensorFlow-101 에 있는 예제 목록입니다.

  1. Basics of TensorFlow / MNIST / Image Processing / Generating Custom Dataset
  2. Machine Learing Basics with TensorFlow: Linear Regression / Logistic Regression with MNIST / Logistic Regression with Custom Dataset
  3. Multi-Layer Perceptron (MLP): Simple MNIST / Deeper MNIST / Xavier Init MNIST / Custom Dataset
  4. Convolutional Neural Network (CNN): Simple MNIST / Deeper MNIST / Simple Custom Dataset / Basic Custom Dataset
  5. Using Pre-trained Model (VGG): Simple Usage / CNN Fine-tuning on Custom Dataset
  6. Recurrent Neural Network (RNN): Simple MNIST / Char-RNN Train / Char-RNN Sample
  7. Word Embedding (Word2Vec): Simple Version / Complex Version
  8. Auto-Encoder Model: Simple Auto-Encoder / Denoising Auto-Encoder / Convolutional Auto-Encoder (deconvolution)
  9. Class Activation Map (CAM): Global Average Pooling on MNIST
  10. TensorBoard Usage: Linear Regression / MLP / CNN

 

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