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[딥러닝] 합성곱신경망모델 (2) 패딩 3X3은 패딩1이 맞고 5X5는 패딩 2디폴스는 0이다  특징지도(feature map) – 컨볼루션 필터(직육면체) 의 적용 결과로 만들어지는 2차원 행렬 – 특징지도의 원소값     • 컨볼루션 필터에 표현된 특징을 대응되는 위치에 포함하고 있는 정도 - k개의 컨볼루션 필터를 적용하면 k의 2차원 특징지도 생성(특징맵 나오면 다시 원위치 후 값을 다른 값으로 바꾼 후 오른쪽에서 왼쪽으로 위에서 아래로.,,k개)그 갯수 만큼 합치게 되면 -> 직육면체   깊이의 갯수는 맵들의 갯수와 같다    풀링(pooling) – 일정 크기의 블록을 통합하여 하나의 대푯값으로 대체하는 연산    - 최대값 풀링(max pooling) • 지정된 블록 내의 원소들 중에서 최대값을 대푯값으로 선택겹치면 안됨, .. 2024. 8. 22.
[머신러닝] 10주차 학습 알고리즘 최적화 : 경사하강법(Gradient Descent) 학습 정확도 검증 정확도예측 정확도 - 예측이 잘되었는지도 확인                      보통 8:2 . 8:1:1                            7:3   7:1.5:1.5 경사하강법 (Gradient Descent) ▪ 함수의 최소값을 찾는 반복적인 최적화 알고리즘   (곡선의 꼭짓점 찾기 = 기울기 0인 곳)▪ 경사 하강을 이용하여 함수의 최소값을 찾는 방법 ▪임의의 지점에서 시작하여 기울기의 음수에 비례하도록 움직임 ▪ linear regression, logistic regression, SVM and neural network을 위한 최적화된 파라미터를 찾음 손실함수- 실제값과 예측값의 차이를 구하는 함수 ▪ 오차와 손실함수는 비례 관계 ▪ 머신러닝 학습에서 손실.. 2024. 8. 22.
[딥러닝] 합성곱신경망모델(Convolution Neural Network) 합성곱신경망모델이전까지는 데이터 지금은 이미지를 보고 맞추는 것  컨볼루션 신경망(convolutional neural network, CNN) - 동물의 시각피질(visual cortex, 視覺皮質)의 구조에서 영감을 받아 만들어진 딥러닝 신경망 모델  시각피질의 신경세포    -  시야 내의 특정 영역에 대한 자극만 수용 -> 수용장(receptive field, 受容場)    - 해당 영역의 특정 특징에 대해서만 반응   시각 자극이 1차 시각피질을 통해서 처리된 다음, 2차 시각피질을 경유하여, 3차 시각피질 등 여러 영역을 통과하여 계층적인 정보처리   - 정보가 계층적으로 처리되어 가면서 점차 추상적인 특징이 추출되어 시각 인식  컨볼루션 신경망은 Hubel과 Wiesel이 발견한 고양이의 시.. 2024. 8. 21.
[딥러닝] 실습(3) 학습했더 모델 불러오기    새로운 데이터 임의로 넣어서 예측해보기 mean,std 값 그대로 쓰고 정규화데이터를 두 개 넣었다 (2x4로 넣었다) 그러면 출력값도 2x3으로 나온다.그러면 수치를 보고 데이터 값에 대한 확률에 대한 모델이 답을 말해줘야한다 그 확률값을 (높은 값)의 위치(인덱스)를 알려준다 -> argmax가 해줌 axis =1은 가로로 가장 큰 값 찾아줌'{0} 특성을 가지는 품종 :{1} 위치번호를 말하고 일대일대응 해준다 ,  print('{0} 특성을 가지는 품종: {1}'.format(X_new[0], classes[predict_label[0]]))print('{0} 특성을 가지는 품종: {1}'.format(X_new[1], classes[predict_label[1]])).. 2024. 8. 21.
[딥러닝] 실습(2) 사이킷런 (머신러닝 프레임워크) input 4가지 요소 넣기 param 가중치 갯수    기울기 즉 관성Running rate 를 계속 바꿔야한다 대부분 1/10씩 batch_size = 20 대부분 118개 보여주는 것 (개 , 고양이 사진을 모아서 준다 20개씩) 보면 정확도는 올라가고 loss가 줄고 있다. val_ 는 테스트 데이터의 정확도와 loss다   history객체파이썬에서 key, value 쌍으로 저장된 것이 딕셔너리 딕셔너리 형태로 저장된 것을 확인할 수 있다 (위 사진의 결과)따라서 key를 입력하면 value 가 나온다 history = {'accuracy' : [0.6810,0.8211,0.8924,...,0.9976],''loss': [0.9340,0.5364,0.3436,... 2024. 8. 21.
ch05 파이썬 기본 문법 요약 Node.js 자바스크립트를 쓰면 백엔드 프로트엔드 함께 쓸 수 있다.   파이썬변수는 객체다파이썬 프로그래밍 기초 그룹 자료형 리스트  튜플  딕셔너리 - { } 안에 key:value 형태로 이루어진 원소쌍을 가지는 그룹 자료 형집합 - 중복된 데이터가 존재할 수 없다.- 그룹 자료형의 특징 조건문 - 조건식 : 들여쓰기로  반복문 : while 문     내장 함수 모듈과 패키지        c에서 include 와 같다고 보면 됨  with ope하면 f.close 안해도됨  데이터 분석을 위한 주요 라이브러리1) numpy  배열 다루는 ->설치2) pandas 는 테이블 형태를 다루는 라이브러리 -> 설치  Numpy    pandas - Series 자료형   • pandas의 Series는.. 2024. 8. 20.

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