텐서플로우 딥러닝 (Tic-Tac-Toe)
- 최초 등록일
- 2023.03.30
- 최종 저작일
- 2022.10
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소개글
"텐서플로우 딥러닝 (Tic-Tac-Toe)"에 대한 내용입니다.
목차
1. 서론 (문제 설명)
1-1. Data Set
1-2. 강화학습
2. 구현 내용 (코드와 함께 구현 내용 설명)
2-1. Data Set
2-2. Multilayer Perceptron (2 layers)
2-3. Evaluate Accuracy
2-4. Matplotlib
3. 실험 결과 (화면 덤프 및 그래프를 통해 설명)
3-1. Hidden layer의 뉴런 개수
3-2. train data : test data 비율
3-3. validation data 비율
3-4. Evaluate Accuracy
4. 결론 (결론, 과제 수행 느낌)
5. 참고문헌
6. 전체 코드
본문내용
1. 서론
tensorflow를 이용하여 삼목 게임(Tic-Tac-Toe)을 딥러닝으로 학습하고 구현하고자 한다. 삼목게임 학습 데이터는 https://github.com/datasets/tic-tac-toe 사이트의 “tic-tac-toe.csv“를 통해 tensorflow로 학습 한다.
1-1. Data Set
tic-tac-toe.csv 파일을 열어보면 사진1-1, 사진1-2와 같이 TL, TM, TR, ML, MM, MR, BL, BM, BR, class 속성의 값에 대한 data들이 들어있다. 해당 속성과 값들의 의미는 아래와 같다.
[Attribute]
TL : top left square {x, o, b}
TM : top middle square {x, o, b}
TR : top right square {x, o, b}
ML : middle left square {x, o, b}
MM : middle middle square {x, o, b}
MR : middle right square {x, o, b}
BL : bottom left square {x, o, b}
참고 자료
Data Set (tic-tac-toe.csv) https://github.com/datasets/tic-tac-toe
전반적 코드 텐서플로 딥러닝 프로그래밍 (김동근 저) : p167-p169 (2층 신경망 : iris 데이터 분류)
검증 데이터 활용 코드 텐서플로 딥러닝 프로그래밍 (김동근 저) : p172-p175 (Boston_housing :주택 가격 예측)
