Binary의 끄적끄적

2020. 1. 7. 15:36에 작성했던 글입니다. RNN(Recurrent Neural Network)은 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터를 학습하기 위한 인공신경망 이며, 과거의 출력 데이터를 재귀적으로 참조한다. ​ LSTM (Long Short-Term Memory units) 레이어​ LSTM(3, input_dim=1)​ 첫번째 인자 : 메모리 셀의 개수. ​input_dim : 입력 속성 수. LSTM 레이어를 이용하여 몇가지 순환 신경망 모델을 만들어보고, 각 모델에 “나비야” 동요를 학습시키는 예제 ​ 코드 정의​ c(도), d(레), e(미), f(파), g(솔), a(라), b(시) ​4(4분음표), 8(8분음표) ​ 전체코드 # 0. 사용할 패키지 불러오기 import keras..

2020. 1. 3. 13:39 에 작성했던 글입니다. 컨볼루션 신경망 모델에서 주로 사용되는 레이어는​ 컨볼루션(Convolution) 레이어, 맥스풀링(Max Pooling) 레이어, 플래튼(Flatten) 레이어가 있다. ​ 필터로 특징을 뽑아주는 컨볼루션(Convolution) 레이어 Conv2D(32, (5, 5), padding='valid', input_shape=(28, 28, 1), activation='relu') 첫번째 인자 : 컨볼루션 필터의 수 ​두번째 인자 : 컨볼루션 커널의 (행, 열). 필터 크기 padding : 경계 처리 방법을 정의. ‘valid’ : 유효한 영역만 출력. 따라서 출력 이미지 사이즈는 입력 사이즈보다 작다. ‘same’ : 출력 이미지 사이즈가 입력 이미..

2019. 12. 19. 19:05에 작성했던 글입니다. 다층 퍼셉트론​ 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron)이란 이제 인간이 생각하고 학습하는 방법을 인공지능이 흉내내기 위해 인공신경망이란 개념을 만들어냈고 이를 실현하기 위해 인간의 뉴런을 퍼셉트론으로 흉내를 내서 그 목적을 실현하려 했으나 인간이 생각하기에는 간단한 XOR문제도 해결을 못하는 난관에 봉착해서 이를 해결하기 위한 시도에서 나온 것이다. ​ 단층 신경망(입력층+출력층) ​다층 신경망(입력층+히든층+출력층) 심층 신경망(입력층+2개 이상의 히든층+출력층) ​ Dense 레이어​ 입출력을 모두 연결해주는 Dense 레이어​ # 입력 4개, 출력 8개, 학습해야 되는 가중치는 32개​ Dense(8, input_dim=4, ..

2019. 12. 17. 11:32에 작성했던 글입니다. 코랩(colab) 이란? 코랩은 구글에서 교육과 과학 연구를 목적으로 개발한 도구이며, 무료로 공개하였습니다. 코랩에서 파이썬 코드를 작성 및 실행 할 수 있습니다. (파이참, 비주얼스튜디오 등 설치 없이 가능) https://colab.research.google.com/ Google Colaboratory colab.research.google.com 코랩 실행하기​ 왼쪽 상단 파일 >> 새 Python3노트..... 에디터 실행후 예제 코드 삽입 하고 실행 버튼을 누른다. ​ ​예제코드 ############### 0. 사용할 패키지 불러오기 ############### from keras.utils import np_utils from ke..

2019. 12. 13. 16:00 에 작성했던 글입니다. 케라스란?​ 케라스(Keras)는 파이썬으로 작성된 오픈 소스 신경망 라이브러리이며, CPU와 GPU에서 실행할 수 있습니다. ​ 내부적으로는 TensorFlow, Theano, CNTK 등의 딥러닝 전용 엔진이 구동되지만 케라스 사용자는 복잡한 내부 엔진을 알 필요는 없습니다. 케라스는 직관적인 API를 제공하고 있어, 딥러닝 모델의 프로토타입을 빠르게 만들 수 있습니다. ​ ​기본산식 ​ 이공식만 이해 할 수 있는 수학 실력자라면 누구나 딥러닝을 할 수 있다 - 김성훈 교수- ​ 딥러닝 프레임워크 주요 특징 ​ ​ 딥러닝 프레임워크 트랜드 (구글검색 트랜드) ​ ​ ​ 딥러닝 모델 작성 순서​ 1) 데이터셋 생성하기​ 원본 데이터를 불러오거나..