- TensorFlow - 구글 머신러닝 플랫폼
- 1. 텐서 기초 살펴보기
- 2. 간단한 신경망 만들기
- 3. 손실 함수 살펴보기
- 4. 옵티마이저 사용하기
- 5. AND 로직 연산 학습하기
- 6. 뉴런층의 속성 확인하기
- 7. 뉴런층의 출력 확인하기
- 8. MNIST 손글씨 이미지 분류하기
- 9. Fashion MNIST 이미지 분류하기
- 10. 합성곱 신경망 사용하기
- 11. 말과 사람 이미지 분류하기
- 12. 고양이와 개 이미지 분류하기
- 13. 이미지 어그멘테이션의 효과
- 14. 전이 학습 활용하기
- 15. 다중 클래스 분류 문제
- 16. 시냅스 가중치 얻기
- 17. 시냅스 가중치 적용하기
- 18. 모델 시각화하기
- 19. 훈련 과정 시각화하기
- 20. 모델 저장하고 복원하기
- 21. 시계열 데이터 예측하기
- 22. 자연어 처리하기 1
- 23. 자연어 처리하기 2
- 24. 자연어 처리하기 3
- 25. Reference
- tf.cast
- tf.constant_initializer
- tf.constant
- tf.keras.activations.exponential
- tf.keras.activations.linear
- tf.keras.activations.relu
- tf.keras.activations.sigmoid
- tf.keras.activations.softmax
- tf.keras.activations.tanh
- tf.keras.datasets
- tf.keras.layers.Conv2D
- tf.keras.layers.Dense
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tf.keras.activations.exponential¶
tf.keras.activations.exponential는 Exponential Activation 함수입니다.
예제¶
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['figure.figsize'] = (6, 3)
x = np.linspace(-10, 10, 11)
y = tf.keras.activations.exponential(x).numpy()
print(x)
print(y)
plt.plot(x, y, 'o-')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.tight_layout()
plt.show()
[-10. -8. -6. -4. -2. 0. 2. 4. 6. 8. 10.]
[4.53999298e-05 3.35462628e-04 2.47875218e-03 1.83156389e-02
1.35335283e-01 1.00000000e+00 7.38905610e+00 5.45981500e+01
4.03428793e+02 2.98095799e+03 2.20264658e+04]
tf.keras.activations.exponential는 입력값 x에 대해 exp(x) 값을 반환합니다.
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