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딥러닝24

[딥러닝] RNN을 사용한 자연어 처리: 신경망 기계 번역 이전 내용 [딥러닝] RNN을 사용한 자연어 처리: 감성분석이전 내용 [딥러닝] RNN을 사용한 자연어 처리이전 내용 [딥러닝] RNN & CNN(feat. 시카고 교통국 데이터셋) - 3이전 내용  [딥러닝] RNN & CNN(feat. 시카고 교통국 데이터셋) - 2이전 내용 [딥러닝] RNN & Cpuppy-foot-it.tistory.com신경망 기계 번역(NMT, neural machine translation) 신경망 기계 번역(NMT, Neural Machine Translation)은 인공 신경망을 사용하여 한 언어에서 다른 언어로 텍스트를 자동으로 번역하는 기술을 말한다. NMT는 번역의 일관성과 품질을 향상시키기 위해 딥러닝 기술을 사용한다.- NMT의 주요 개념 및 구성 요소인코더-디.. 2024. 12. 5.
[딥러닝] 비지도 학습: 확산 모델 오토인코더, GAN, 확산 모델 [딥러닝] 비지도 학습: 오토인코더, GAN, 확산 모델이전 내용 오토인코더 오토인코더는 지도 방식을 사용하지 않고 잠재 표현 또는 입력 데이터의 밀집 표현(코딩)을 학습할 수 있는 인공 신경망이다. 코딩은 일반적으로 입력보다 훨씬 낮은 차puppy-foot-it.tistory.com확산 모델(Diffusion Model) 확산 모델은 데이터의 점진적 변환 과정을 통해 고품질의 샘플을 생성하는 확률적 모델이다. 특히, 잡음 제거 확산 모델(Denoising Diffusion Probabilistic Models, DDPM)은 딥러닝 기반의 이미지 생성 기술 중 눈에 띄는 접근법이다.  1. 확산 모델 (Diffusion Models)확산 모델은 데이터의 분포를 모델링하고 .. 2024. 12. 4.
[딥러닝] 비지도 학습: 오토인코더 오토인코더, GAN, 확산 모델 [딥러닝] 비지도 학습: 오토인코더, GAN, 확산 모델이전 내용 오토인코더, GAN, 확산 모델 ◆ 오토인코더오토인코더는 지도 방식을 사용하지 않고 잠재 표현 또는 입력 데이터의 밀집 표현(코딩)을 학습할 수 있는 인공 신경망이다. 코딩은 일반puppy-foot-it.tistory.com과소완전 선형 오토인코더로 PCA 수행하기 오토인코더가 선형 활성화 함수만 사용하고 비용 함수가 평균 제곱 오차(MSE)라면, 이는 주성분분석(PCA)을 수행하는 것으로 볼 수 있다. 아래는 3D 데이터셋에 PCA를 적용해 2D에 투영하는 간단한 선형 오토인코더를 만드는 예다.tf.random.set_seed(42)# 인코더 모델 정의encoder = tf.keras.Sequential(.. 2024. 12. 3.
[딥러닝] 비지도 학습: 오토인코더, GAN, 확산 모델 이전 내용 주피터노트북에서 tensorflow GPU 사용하기 [문제 해결] 주피터노트북에 GPU 연결하기GPU vs CPU출처: 챗GPT ◆ CPU (Central Processing Unit) - 특징 CPU는 범용 프로세서로, 다양한 작업을 처리하는 데 최적화되어 있습니다. 소수의 강력한 코어를 가지고 있어 다중 작업 처리에 적합합puppy-foot-it.tistory.com오토인코더 오토인코더는 지도 방식을 사용하지 않고 잠재 표현 또는 입력 데이터의 밀집 표현(코딩)을 학습할 수 있는 인공 신경망이다. 코딩은 일반적으로 입력보다 훨씬 낮은 차원을 가지므로 오토인코더는 차원 축소, 시각화에 유용하게 사용된다.일부 인코더는 훈련 데이터와 매우 비슷한 새로운 데이터인 생성 모델을 생성할 수 있다. 생.. 2024. 12. 3.
[딥러닝] RNN을 사용한 자연어 처리 이전 내용 [딥러닝] RNN & CNN(feat. 시카고 교통국 데이터셋) - 3이전 내용  [딥러닝] RNN & CNN(feat. 시카고 교통국 데이터셋) - 2이전 내용 [딥러닝] RNN & CNN(feat. 시카고 교통국 데이터셋) - 1이전 내용 [딥러닝] 객체 탐지, 객체 추적이전 내용 [딥러닝] 케라스의puppy-foot-it.tistory.comChar-RNN ◆ Char-RNN(문자 기반 순환신경망)Char-RNN은 문자 단위(Character-level)로 텍스트 데이터를 생성하거나 예측하는 순환 신경망(RNN) 모델로, 이 모델은 텍스트를 단어 단위가 아닌 문자 단위로 처리하며, 텍스트 생성, 언어 모델링, 문서 분류 등의 다양한 자연어 처리 문제에 사용된다. - 주요 특징 문자 단위 .. 2024. 12. 2.
[딥러닝] RNN & CNN(feat. 시카고 교통국 데이터셋) - 2 이전 내용 [딥러닝] RNN & CNN(feat. 시카고 교통국 데이터셋) - 1이전 내용 [딥러닝] 객체 탐지, 객체 추적이전 내용 [딥러닝] 케라스의 사전 훈련 모델 사용하기이전 내용 [딥러닝] 합성곱 신경망을 사용한 컴퓨터 비전이전 내용 [딥러닝] 텐서플로 데이터셋puppy-foot-it.tistory.com윈도와 타깃 윈도(Window)윈도는 시계열 데이터나 순차 데이터에서 일정한 길이의 연속된 데이터 조각을 의미한다. RNN은 데이터를 순차적으로 처리하기 때문에 데이터를 적절한 크기로 나누어 입력해야 한다. 이때 사용되는 데이터의 부분 집합을 윈도라고 한다. 윈도의 예만약 주식 시장 데이터를 분석할 때 최근 10일간의 주가를 입력으로 사용한다면, 윈도의 크기는 10이 된다.텍스트 데이터를 처리할.. 2024. 12. 1.
[딥러닝] RNN & CNN(feat. 시카고 교통국 데이터셋) - 1 이전 내용 [딥러닝] 객체 탐지, 객체 추적이전 내용 [딥러닝] 케라스의 사전 훈련 모델 사용하기이전 내용 [딥러닝] 합성곱 신경망을 사용한 컴퓨터 비전이전 내용 [딥러닝] 텐서플로 데이터셋 프로젝트텐서플로 [머신러닝] 텐서플로(Tepuppy-foot-it.tistory.com순환 신경망(recurrent neural network, RNN) RNN은 웹 사이트의 일일 활성 사용자 수, 도시의 시간별 기온, 가정의 일일 전력 소비량, 주변 차량의 궤적 등과 같은 시계열 데이터를 분석할 수 있다. 데이터에서 과거 패턴을 학습한 RNN은 과거 패턴이 미래에도 여전히 유효하다고 가정하고 그 지식을 사욯아여 미래를 예측할 수 있다.일반적으로 RNN은 고정 길이 입력이 아닌 임의 길이의 시퀀스를 다룰 수 있는데,.. 2024. 11. 30.
[딥러닝] 객체 탐지, 객체 추적 이전 내용 [딥러닝] 케라스의 사전 훈련 모델 사용하기이전 내용 [딥러닝] 합성곱 신경망을 사용한 컴퓨터 비전이전 내용 [딥러닝] 텐서플로 데이터셋 프로젝트텐서플로 [머신러닝] 텐서플로(TensorFlow)란?텐서플로(TensorFlow)란? 텐서플로(TensorFlow)는 구puppy-foot-it.tistory.com객체 탐지 ◆ 객체 탐지: 하나의 이미지에서 여러 물체를 분류하고 위치를 추정하는 작업이전에 널리 사용되던 방법은 이미지 중앙에 놓인 하나의 물체를 분류하고 위치를 찾는 CNN을 훈련한 다음 이 CNN으로 이미지 위를 훑으면서 각 위치에서 예측을 만드는 것이다. 이 CNN은 일반적으로 클래스 확률과 바운딩 박스 외에도 객체성 점수를 에측하도록 훈련된다.※ 객체성 점수: 이미지의 중앙부에 .. 2024. 11. 29.
[딥러닝] 케라스의 사전 훈련 모델 사용하기 이전 내용 [딥러닝] 합성곱 신경망을 사용한 컴퓨터 비전이전 내용 [딥러닝] 텐서플로 데이터셋 프로젝트텐서플로 [머신러닝] 텐서플로(TensorFlow)란?텐서플로(TensorFlow)란? 텐서플로(TensorFlow)는 구글에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크이다. 주로puppy-foot-it.tistory.com케라스의 사전 훈련 모델 사용하기 tf.keras.applications 패키지에 준비되어 있는 사전 훈련된 모델을 코드 한 줄로 불러올 수 있기 때문에, GoogleNet이나 ResNet 같은 표준 모델을 직접 구현할 필요가 없다. 아래 코드는 이미지넷 데이터셋에서 사전 훈련된 ResNet-50 모델을 로드하는 예이다.model = tf.keras.applications.resnet50... 2024. 11. 29.
[딥러닝] 텐서플로 데이터셋 프로젝트 텐서플로 [머신러닝] 텐서플로(TensorFlow)란?텐서플로(TensorFlow)란?  텐서플로(TensorFlow)는 구글에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크이다. 주로 딥러닝 모델을 만들고 학습시키는 데 사용되며, 다양한 플랫폼에서 실행이 가능하다. 텐puppy-foot-it.tistory.com이전 내용 [딥러닝] 케라스의 전처리 층텐서플로 [머신러닝] 텐서플로(TensorFlow)란?텐서플로(TensorFlow)란?  텐서플로(TensorFlow)는 구글에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크이다. 주로 딥러닝 모델을 만들고 학습시키는 데 사용되puppy-foot-it.tistory.com텐서플로 데이터셋 프로젝트 https://www.tensorflow.org/datasets?hl=ko T.. 2024. 11. 27.
[딥러닝] 심층 신경망 훈련 - 4 인공 신경망 [딥러닝] 인공 신경망(ANN)머신러닝 기반 분석 모형 선정  [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정   지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레puppy-foot-it.tistory.com퍼셉트론(perceptron), 다층 퍼셉트론 (MLP) [딥러닝] 인공 신경망: 퍼셉트론, 다층 퍼셉트론머신러닝 기반 분석 모형 선정 [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정   지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레이puppy-foot-it.tistory.com이전 내용 [딥러닝] 심층 신경망 훈련 - 3인공 신경망 [딥러닝] 인공 신경.. 2024. 11. 26.
[딥러닝] 텐서플로를 사용한 데이터 적재와 전처리 텐서플로 [머신러닝] 텐서플로(TensorFlow)란?텐서플로(TensorFlow)란?  텐서플로(TensorFlow)는 구글에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크이다. 주로 딥러닝 모델을 만들고 학습시키는 데 사용되며, 다양한 플랫폼에서 실행이 가능하다. 텐puppy-foot-it.tistory.com이전 내용 [딥러닝] 텐서플로 함수와 그래프텐서플로 [머신러닝] 텐서플로(TensorFlow)란?텐서플로(TensorFlow)란?  텐서플로(TensorFlow)는 구글에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크이다. 주로 딥러닝 모델을 만들고 학습시키는 데 사용되puppy-foot-it.tistory.com텐서플로를 사용한 데이터 적재와 전처리 ◆ tf.data: 텐서플로 자체의 데이터 로드 및 전처리 A.. 2024. 11. 25.
[딥러닝] 텐서플로 함수와 그래프 텐서플로 [머신러닝] 텐서플로(TensorFlow)란?텐서플로(TensorFlow)란? 텐서플로(TensorFlow)는 구글에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크이다. 주로 딥러닝 모델을 만들고 학습시키는 데 사용되며, 다양한 플랫폼에서 실행이 가능하다. 텐puppy-foot-it.tistory.com텐서플로를 사용한 사용자 정의 모델과 훈련 [딥러닝] 텐서플로를 사용한 사용자 정의 모델과 훈련텐서플로란? [머신러닝] 텐서플로(TensorFlow)란?텐서플로(TensorFlow)란? 텐서플로(TensorFlow)는 구글에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크이다. 주로 딥러닝 모델을 만들고 학습시키는 데 사용puppy-foot-it.tistory.com텐서플로 함수와 그래프 텐서플로 그래프 사용법을.. 2024. 11. 25.
[딥러닝] 심층 신경망 훈련 인공 신경망 [딥러닝] 인공 신경망(ANN)머신러닝 기반 분석 모형 선정  [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정   지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레puppy-foot-it.tistory.com퍼셉트론(perceptron), 다층 퍼셉트론 (MLP) [딥러닝] 인공 신경망: 퍼셉트론, 다층 퍼셉트론머신러닝 기반 분석 모형 선정 [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정   지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레이puppy-foot-it.tistory.com주피터노트북에서 tensorflow gpu 사용하기 [문제 해결] 주피터노트북.. 2024. 11. 24.
[딥러닝] 신경망 하이퍼파라미터 튜닝하기 인공 신경망 [딥러닝] 인공 신경망(ANN)머신러닝 기반 분석 모형 선정  [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정   지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레puppy-foot-it.tistory.com퍼셉트론(perceptron), 다층 퍼셉트론 (MLP) [딥러닝] 인공 신경망: 퍼셉트론, 다층 퍼셉트론머신러닝 기반 분석 모형 선정 [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정   지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레이puppy-foot-it.tistory.com이전 내용 [딥러닝] 케라스로 다층 퍼셉트론 구현하기 - 3인공 신경망 [딥러.. 2024. 11. 21.
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