앞으로 관심있어 해볼 RNN 에 대한 분야는 sequence 형태의 데이터들을 다루는데 효과적이다. RNN을 배우기 앞서 RNN에 쓰일 데이터들이 어떻게 생겨먹었는지와 개념 등을 익히는 것이 필요하다.…
tf.keras.layers.Conv2D() 행렬 형태의 데이터를 filter가 convolution 작업을 하는 function. arguments 설명 filters : integer, 연산 후 나오는 공간의 차원 즉, output convolution 의 filter 개수.…
tensorflow를 사용한 CNN 구현 코드: 모델의 convolution layer층은 2개이며 각각은 64, 128개의 filter를 갖는다. 내 노트북으로는 RAM메모리가 부족하여 연산이 안된다. 코드만 개재. 추가로 tensorboard를…
근래 10일 정도를 리눅스로 체제 전환 및 딥러닝에 필요한 환경을 설치했다. 구축한 환경: 리눅스 체제 ( 우분투 18.04) anaconda 에서의 jupyter, tensorflow(cpu버전, gpu는…
numpy 라이브러리를 사용한 broad casting 및 vector, dotproduct, multiplication matrix 를 python 코드로 구현한 것: ReLU 함수 구현 :
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def naive_relu(x): assert len(x.shape) == 2 x = x.copy() for i in range(x.shape[0]): for j in range(x.shape[1]): x[i,j] = max(x[i,j], 0) return x a = np.array([[1,2,-2,4,5], [1,-1,3,-4,5]]) a = naive_relu(a) print(a) |
행렬덧셈 :…
본 정리의 주된 자료는 CS231n CNN 강의자료이며 핸즈온 머신러닝을 참고했다. http://aikorea.org/cs231n/convolutional-networks/ (TeamAI가 번역한 CS231n 강의) CNN 개요와 구성요소 소개 CNN 주요단어 개념…