When will you grow up?

저번시간에는 word embedding /1D conv, maxpool 을 이용하여 IMDB dataset을 학습 시켰다면,이번시간에는 RNN중에서도 가장 많이사용되는, LSTM으로 IMDB dataset을 학습시켜 볼 예정입니다. 기본적으로 RNN(Recurrent Neural Network)은 시간에 따라 x가 변화하는 데이터를 학습시키기에 좋은 Neural Network 입니다(ex. 동영상, 음성, text 등등) [1.기본적인 RNN 구조] RNN은 기존에 NN와 비슷한 모양처럼 생겼지만, 중간에 Recurrent의 구조가 반복되는 구조가 다른점 입니다.이 구조를 펼쳐보면 오른쪽과 1번 이미지의 오른쪽의 구조처럼 각 중간중간의 Hidden Layer들이 연결되어 있는 구조 입니다.보통 Neura..

이번시간에는,Keras를 이용하여 IMDB dataset으로 NLP학습을 해보겠습니다.IMDB dataset은 스탠포드 연구원에 의해 수집되었으며,Large Movie Review Sentence dataset고, 문장에 따라 good(긍정) / bad(부정)으로 나뉘는 Label이 되어 있습니다. Keras로 IMDB 데이터셋을 불러오면training용 Data 25000 / test용 Data 25000로 구성이 되어있습니다.1234from keras.datasets import imdb #load the dataset(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data()cs word Embedding 이란?- 자연어 처리 분야(NLP)에서 학습을 할 수 ..

[code]12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667# -*- coding: utf-8 -*- from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Denseimport numpy as np import pandas as pdfrom sklearn.cross_validation import train_test_splitfrom keras.callbacks import EarlyStoppingfrom keras.layers import Dense, Dropout, Activ..

[Code]123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102import numpy as npimport mnist_readerfrom keras.datasets import mnistfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densefrom keras.layers import Dropoutfrom keras.layers import Fla..

CIFAR-10 dataset 을 이용하여, Keras로 CNN모델구성을 하여, 학습을 시켜보고 약 85%성능을 내는 모델을 만들어보겠습니다. Convolution Neural Network (using CIFAR-10 data) Processing 1.Load Data2.Define Model3.Compile Model4.Fit Model5.Evaluate Model6.Tie It All Together 1~6번 순서로 진행하며, (2,3,4)번을 바꿔가면서 최적의 성능을 내는 CNN를 완성할 것이다. Load Data Define Model [Conv -Activation - BatchNormalization] [Conv -BatchNormalization- Activation] Layer 순서를 위..

2017 -10 - 20 이유를 찾지 마세요.이유가 없어도 괜찮습니다.있는 그대로의 모습이 가장 아름답습니다. -Do not look for a reason.-It's okay if there is no reason.-It is most beautiful as it is. Book : 나, 있는 그대로 참 좋다.(I am as good as I am)

["eigen"이라는 German 언어로 "same" 이라는 의미를 갖는다] Ax=λx 정의어떠한 행렬A가 m×n(정방행렬)이고 λ(실수값)에 대하여 Ax = λx를 만족하고,x(vector) ≠ 0 아닌 x가 존재하면 x를 A행렬의 고유벡터(Eigenvector)이라고 하며λ를 A행렬의 고유값(Eigenvalue)라고 한다 행렬A가 선형변환(R|T)일때 x(vector)를 A에 Linear Transform시켰다는 의미인데,다시 말하면 X를 Linear Transform시키면 같은 벡터 X에 λ(실수)배가 되었다라는 의미가 된다( x(vector) ≠ 0 경우 ) Ax = λx -> Ax-λx = 0(A-λI)x = 0 ->λ값이 실수이므로, I행렬을 곱해준다위의 식을보면 x=0이면 식이 성립하지만 위..

모든 내용은 제 이해를 돕기 위한 정리입니다. 맨날 나오는 수식 과연 어디다가 쓰이고, 왜 선형대수를 대학교 1~2학년도에 필수로 배우는 걸까? 라는 의문이 들었고,저 또한 현재 대학원과정중에 공부를 위하여 정리를 하였다. 선형대수(Linear Algebra)는 간단하게 말하면 행렬(Matrix), 벡터(vector)를 배우는 수학의 한 분야라고 말할 수 있다.or어떤 함수(function)뿐만 아니라 transformation, mapping etc...가 선형(linear)함수일 때 그 함수의 성질을 배우는 것이며,f(kx) = kf(x) / f(x+y) = f(x) + f(y)로 정의할 수 있다. .....잘 이해가 안될수 있지만 차근히 생각해보자... 우리는 현재 3차원 공간상에 살고 있다. 3차..

7월 27일(목) '카카오뱅크'의 영업 시작! 인터넷 전문은행은 기존 은행보다 간편한 과정으로 업무를 처리할 수 있고,24시간 은행서비스 이용 및 공인인증서가 필요없다는점! 그래서 카카오뱅크 어플을 깔고 체크카드를 신청했다. [라이언을 신청했다 ~_~ 졸귀] 또한 봉투 안에 들어있던 내용물 여러가지 약관 및 혜택 등 다양한 내용물이 들어있었다. 그중! welcome gift봉투 안에는 귀여운 스티커가 들어있었다! 졸귀 마지막으로 체크카드 등록은어플에 들어가서 뒷면에 나와있는 카드 번호 및 CSV 입력하면 간편등록 끝! 개인적인 생각체크카드 발급이 매우 간단하다 본인이 직접카드를 수령해야되므로 신분증 준비 및 배달해주시는 분과 시간조율을 잘해야된다 공인인증서가 없는게 참 매력적이다핸드폰을 잃어버리면??

모든글 작성은 내 이해를 돕고자 작성하였다. 6월 15일에 tensorflow가 업데이트 되면서 In addition to our base Tensorflow detection model definitions, this release includes:A selection of trainable detection models, including:Single Shot Multibox Detector (SSD) with MobileNet,SSD with Inception V2,Region-Based Fully Convolutional Networks (R-FCN) with Resnet 101,Faster RCNN with Resnet 101,Faster RCNN with Inception Resnet v2Fr..