뇌절맨

-합성곱 신경망의 주요 개념 이해하기. -배친 정규화란? -DCGAN의 구현. 논문PDF : Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks 기존 GAN에는 몇 가지 단점들이 존재합니다. 가장 치명적인 단점은 '그냥 성능이 좋지 못하다'는 점입니다. 이외에도 신경망의 형태로 input에 대한 output의 근거를 알 수가 없습니다. 다시 말해, 학습의 과정이 어떠한지 알 수 가 없습니다. 마지막으로 GAN은 새롭게 만들어진 sample로서 기존의 original input과 비교를 할 수 있는 정량적인 척도로 쓰일 마땅한 지표가 없습니다. 결국 사람이 직접 보고 판단해야하고 이는 주관적인..

- GAN과 적대적 훈련의 이면에 있는 이론 살펴보기. - GAN과 CNN 차이점 이해하기. - Keras로 GAN을 구현하고 훈련하여 손글씨 숫자 생성하기. GAN 기초 : 적대적 훈련 Generative Adversarial Network 한국어로는 생성적 적대 신경망인데, '적대'라는 것이 뭔가 생소하고 뜬금없습니다. 그럼 왜 적대 신경망인지는 한번 살펴보죠. GAN은 생성자("위조범")와 판별자("위조 지폐 전문가")로 이루어진 흥미로운 아이디어를 담은 모델입니다. 이 한 줄만 보아도 왜 '적대'라는 말이 들어갔는지 감이 오실겁니다. 생성자와 판별자가 서로 경쟁하며, 영향을 주면서 학습하는 모델이 바로 GAN입니다. 이 신경망은 각각의 비용함수를 가지고 있고, 판별자의 손실을 이용하여 back p..

다루는 내용. - 잠재 공간으로 데이터를 인코딩(차원 축소) 그 후 차원 확장. - 변이형 오토인코더를 통해 생산 모델링의 어려움 이해하기 - 케라스와 오토인코더를 이용한 손글씨 숫자 생성하기 - 오토인코더의 한계와 GAN의 필요성 이해하기 아이디어 딥러닝을 통해 이미지의 픽셀 데이터를 학습하여 클래스를 예측했다. 그렇다면 클래스를 통해 이미지를 만들 수는 없을까? INTRO Autoencoder는 인코더와 디코더 두 부분과 가운데 히든 레이어로 이루어져 있는데, autoencoder에서 히든 레이어를 잠재 공간(latent space)라고 합니다. 잠재 공간에서는 데이터의 '압축'이라는 과정이 일어나는데, 압축의 의미는 input에 대한 학습에 따라 적절한 output을 낼 수 있도록 input에 대한..

dataset.repeat() / shuffle() / batch() 에 관해서 필기해둔 것을 공유한다. 시원하게 설명해준 자료를 찾기 어려워 이해하는데 고생했다. repeat() batch() shuffle()

아래 노트와 같이 보기 위해 쓴 글이다. [TF] PetFinder: ViT+Cls [TPU][Train] 😺 Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from PetFinder.my - Pawpularity Contest www.kaggle.com 아이디어 : - 회귀 대신 분류를 쓰자. Pawpularity 0~100 점을 0~1로 정규화하자. RootMeanSquaredError 대신 BinaryCrossentropy loss를 사용. 역정규화를 거친 예측값들을 대회의 평가 기준(RMSE)을 통해 평가하자. - CNN 대신 Transformer를 사용! - 이미지 feature만 사용. - Wandb를 통해서 ..

우선 이번에 사용할 Data는 캐글의 데이터다. Pokemon with stats 721 Pokemon with stats and types www.kaggle.com 이번 분석의 목표 : 전설의 포켓몬인지 아닌지를 맞춰보자! 우선 처음에 쓸 라이브러리들과 기본적인 데이터 상태를 살펴보자. 데이터 확인하기(1) import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'retina' import os csv_path = os.getenv("HOME") +"/pokemon_eda/data/Pokem..

오늘은 귀여운 존재 두 가지를 분류하는 코드를 쭉 보면서 여러 개념에 대해 공부해보려 한다. 우선은 여러 데이터 샘플들이 있는 TensorFlow Datasets에서 dogs&cats 데이터를 사용할 거고 그 외 여러 데이터도 한번 살펴보면 좋을 것 같다. 데이터 세트 | TensorFlow Datasets Except as otherwise noted, the content of this page is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 License, and code samples are licensed under the Apache 2.0 License. For details, see the Google Developers Site Polic..

for문! 투더문 enumerate() / 이중 for문 enumerate는 열거한단 의미인데 리스트나 튜플 등에서 순서와 리스트의 값을 같이 반환해주는 기능이다. my_list = ['a','b','c','d'] for i, value in enumerate(my_list): print("순번 : ", i, " , 값 : ", value) 순번 : 0 , 값 : a 순번 : 1 , 값 : b 순번 : 2 , 값 : c 순번 : 3 , 값 : d i, value를 통해서 앞에서부터 순서대로 0번째 'a', 1번째 'b', ... 로 아주 편리하게 index를 줄 수 있다. 아 그리고 순번을 1부터 시작하고 싶을 땐 enumerate(my_list, start = 1) 이런 식으로 적으면 된다. 그럼 따블..