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python 코딩 관련 공부할 리스트코딩/Python 2022. 11. 10. 14:28
python 유지보수를 위하여 단기간 동안 공부할 리스트를 정리해본다. 1. Black 개념: https://www.daleseo.com/python-black/ Black으로 파이썬 코드 스타일 통일하기 Engineering Blog by Dale Seo www.daleseo.com documentation: https://black.readthedocs.io/en/stable/ Black 22.10.0 documentation Next The Black Code Style black.readthedocs.io 2. Flake8 개념: https://dev-yakuza.posstree.com/ko/django/flake8/ https://tech.songyunseop.com/post/2017/05/li..
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[python] Procrustes shape analysis코딩/Python 2020. 10. 20. 15:40
최근 서로 다른 실루엣의 유사도를 비교하는 방법을 찾던 중 논문에서 Procrustes Shape Analysis라는 서로 다른 두 도형의 유사도를 비교하는 방법을 공부해보았다. 한글로된 설명이 많이 없어 나중에 보기 편하게 포스팅을 남겨본다. https://www.mathworks.com/matlabcentral/mlc-downloads/downloads/submissions/23972/versions/22/previews/chebfun/examples/geom/html/Procrustes.html Procrustes shape analysis Procrustes shape analysis Alex Townsend, August 2011 Contents (Chebfun Example geom/Procr..
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Keras 지원하는 활성함수(2)카테고리 없음 2019. 11. 26. 00:17
4) LeakyRelu 이전 포스팅에서 다루었던 활성함수 중 Relu는 x < 0 일때, 0 값을 가지는 단점을 가진다. 따라서 음수 값에 대한 정보를 사용할 수 없다는 한계점을 가진다. 위 그림과 같은 형태로 Leaky Relu는 x < 0 일 때도 값을 가지면 Alpha 값을 이용하여 기울기를 조정 할 수 있다. Keras 사용 예 LeakyReLU(alpha=0.3) 5) ELU ELU도 동일하게 Relu가 x < 0 일 때 0 값이 되는 문제점을 해결하기 위해서 사용되어진다. ELU는 x가 음수 값을 가질 때 지수 형태 y = α( ex – 1) 값을 가진다. ELU도 동일하게 Alpha 값을 이용하여 꺽이는 정도를 조절 할 수 있다. Keras 사용 예 ELU(alpha=0.1)
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Keras 지원하는 활성 함수(1)딥러닝/Keras 2019. 11. 19. 00:52
이 포스팅에서는 Keras에서 지원하는 활성 함수 종류들을 소개한다. 1) sigmoid 활성함수 Sigmoid는 예전 신경망 모델에서 많이 사용되어진 활성 함수이다. 출력 범위는 0 < x < 1 값을 가진다. Sigmoid gradient vanishing 문제점 - Sigmoid를 이용한 출력 값이 0 또는 1사이에 값으로 매우 작다. 딥러닝 모델은 뉴런의 잘못된 가중치 값을 고치기 위하여 역전파 알고리즘 사용한다. 하지만 Sigmoid를 사용하는 경우 역전파 알고리즘 값을 구하는 중 미분된 기울기 값이 너무 작아져서 학습이 안되는 상황이 발생한다. Keras 사용 예 Dense(7, activation='sigmoid') 2) tanh 비선형 함수의 종류로써 sigmoid와 비슷한 모형을 가지고 ..
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Keras RNN 모델 생성 방법딥러닝/Keras 2019. 11. 14. 00:29
이번 포스팅에서는 딥 뉴럴 네트워크에서 많이 사용되고 있는 RNN Layer 사용 방법을 소개한다. RNN의 큰 장점은 과거 상태 정보를 기억함으로써 시계열 정보를 효과적을 추출 할 수 있다. 이 포스팅에서 RNN에 대해서 자세한 내용은 다루지 않는다. Keras에서 RNN 계열의 지원하는 Layer는 여러개가 있다. 이 포스팅에서는 그 중 가장 많이 사용되고 있는 LSTM을 살펴본다. RNN 내용 참고: https://keras.io/layers/recurrent/ Recurrent Layers - Keras Documentation [source] RNN keras.engine.base_layer.wrapped_fn() Base class for recurrent layers. Arguments ce..
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Keras Multi(input, output) 모델 생성 방법딥러닝/Keras 2019. 11. 13. 23:04
이전 포스팅에서 간단하게 Keras 모델 생성 방법 2가지를 소개하였다. https://deeptak.tistory.com/6 Keras 모델 생성 방법 이 포스팅에서는 Keras에서 모델을 생성하는 2가지 방법을 소개한다. 1) Sequential()을 이용한 모델 생성 https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/mnist_mlp.py keras-team/keras Deep Learni.. deeptak.tistory.com 이번 포스팅에서는 Model Class를 이용한 Multi(input, output) 모델 생성 방법을 소개한다. 출처: https://keras.io/getting-started/functional-api-guide/#m..
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Keras 모델 생성 방법딥러닝/Keras 2019. 11. 13. 01:05
이 포스팅에서는 Keras에서 모델을 생성하는 2가지 방법을 소개한다. 1) Sequential()을 이용한 모델 생성 https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/mnist_mlp.py keras-team/keras Deep Learning for humans. Contribute to keras-team/keras development by creating an account on GitHub. github.com 이 예재는 Keras git에서 제공하는 예제 코드이다. model = Sequential() model.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,))) model.add(Dropou..