Python/딥러닝(DL) 썸네일형 리스트형 Python(36)- 이미지 분류 *이 글을 읽기전에 작성자 개인의견이 있으니, 다른 블로그와 교차로 읽는것을 권장합니다.*1. 포켓몬 분류Train: https://www.kaggle.com/datasets/thedagger/pokemon-generation-oneValidation: https://www.kaggle.com/hlrhegemony/pokemon-image-dataset Pokemon Generation OneGotta train 'em all!www.kaggle.com Complete Pokemon Image Dataset2,500+ clean labeled images, all official art, for Generations 1 through 8.www.kaggle.com import osos.environ['K.. 더보기 Python(35)- 전이학습 *이 글을 읽기전에 작성자 개인의견이 있으니, 다른 블로그와 교차로 읽는것을 권장합니다.*1. 에일리언 vs 프레데터 데이터셋데이터셋 캐글 로그인 -> 우측 상단의 계정을 클릭 -> Settings -> Account -> API의 Create New Token 클릭 -> kaggle.json 파일이 다운로드 됨 kaggle.json 파일 오픈import osos.environ['KAGGLE_USERNAME'] = 'himdo123'os.environ['KAGGLE_KEY'] = '8f359ef1099d4ff2a07d5fa2cece36a2'점 3개 -> copy API command -> !kaggle datasets download 입력# 점 3개 -> copy API command -> !kaggle.. 더보기 Python(34)- CNN 모델링 *이 글을 읽기전에 작성자 개인의견이 있으니, 다른 블로그와 교차로 읽는것을 권장합니다.*1. CNN(Convolutional Neural Networks)합성곱 인공 신경망전통적인 뉴럴 네트워크에 컨볼루셔널 레이어를 붙인 형태컨볼루셔널 레이어를 통해 입력 받은 이미지에 대한 특징(Feature)을 추출하게 되고, 추출한 특징을 기반으로 기존의 뉴럴 네트워크에 이용하여 분류이미지같은 경우 위치정보(x,y)좌표를 가지고 있는데, 비슷한 좌표를 학습하는데 더 많은 데이터를 필요. 좌표를 잃어버리지 않는 2차원 이미지를 그대로 넣는 convolution 과정 필요1-1. CNN을 사용하는 이유이미지를 분류할 때 DNN(Deep Nerual Network)의 문제점 일반적인 DNN은 1차원 형태의 데이터를 사용.. 더보기 Python(33)- 비선형 활성화 함수 *이 글을 읽기전에 작성자 개인의견이 있으니, 다른 블로그와 교차로 읽는것을 권장합니다.*1. 비선형 활성화 함수(Activation Functions)신경망의 성능을 향상시키기 위해 사용 선형 함수는 입력값과 가중치를 곱한 결과를 그대로 출력하기 때문에, 신경망에서 여러 개의 레이어를 사용한다면 최종 출력값은 입력 값과 가중치의 선형 조합으로 표현되므로 입력 데이터의 비선형 관계를 표현할 수 없음 신경망이 입력 데이터의 비선형 관계를 잘 학습할 수 있도록 하기 위해 비선형 활성화 함수가 필요 활성화 함수 조건: 미분 가능 요약 : 선형 함수 + 비선형 함수 = 비선형 함수1-1. 시그모이드import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef sigmoid(x):.. 더보기 Python(32)- 딥러닝 *이 글을 읽기전에 작성자 개인의견이 있으니, 다른 블로그와 교차로 읽는것을 권장합니다.*1. 뉴런(neuron)1-1. 생물학적 뉴런인간의 뇌는 수십억 개의 뉴런을 가지고 있음 뉴런은 화학적, 전기적 신호를 처리하고 전달하는 연결된 뇌신경 세포1-2. 인공 뉴런1943년에 워렌 맥컬록, 월터 피츠가 단순화된 뇌세포 개념을 발표 신경 세포를 이진 출력을 가진 단순한 논리 게이트라고 설명 생물학적 뉴런의 모델에 기초한 수학적 기능으로, 각 뉴런이 입력을 받아 개별적으로 가중치를 곱하여 나온 합계를 비선형 함수를 전달하여 출력을 생성2. 퍼셉트론(Perceptron)인공 신경망의 가장 기본적인 형태로 1957년에 처음 소개됨 입력과 출력을 가진 단일 뉴런 모델을 개발함 초기에 기계 학습 알고리즘 중 하나로 .. 더보기 이전 1 다음
