728x90 반응형 SMALL 생성자4 [Generative Model] DCGAN (CIFAR-10) 데이터 로드 from keras.layers import Input, Dense, Reshape, Flatten, Dropout from keras.layers import BatchNormalization, Activation, ZeroPadding2D from keras.layers.advanced_activations import LeakyReLU from keras.layers.convolutional import UpSampling2D, Conv2D, Conv2DTranspose from keras.models import Sequential, Model from keras.optimizers import Adam,SGD from keras import initializers import os .. 2022. 12. 13. [Generative Model] GAN (MNIST) 데이터 로드 import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tqdm import tqdm from keras.layers import Input from keras.models import Model, Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout from keras.layers import LeakyReLU from keras.datasets import mnist from keras.optimizers import Adam from keras import initializers # Keras 가 Tensorflow를 벡엔드로 사용할 수 있도록 설정 os.environ["KERA.. 2022. 12. 9. [Generative Model] GAN (Generative Adversarial Network) GAN (Generative Adversarial Network) 영상 처리 AI 기술의 대중화에 GAN8이 차지하는 비중은 매우 크다. 기존의 분류 또는 영역화 문제는 기존의 영상 처리 문제를 푸는 전문가들에게 큰 관심사였다고 한다면 새로운 방법으로 영상을 합성해 대중들의 이목을 집중시킨 것은 GAN이다. GAN은 ‘Generative Adversarial Network’의 약자다. 첫 단어인 ‘Generative’는 GAN이 생성 (Generation) 모델이라는 것을 뜻한다. 생성 모델이란 ‘그럴듯한 가짜’를 만들어내는 모델이다. 언뜻 보면 진짜 같은 가짜 사람 얼굴 사진을 만들어내거나 실제로 있을 법한 고양이 사진을 만들어내는 것이 생성 모델의 예다. ‘그럴듯하다’라는 것을 어떻게 정의할 수 있을.. 2022. 12. 9. 07. 클래스 (Class) Class 클래스는 사용자 정의 데이터형, 개념과 속성과 기능 모델링 (변수 + 메소드; 동작을 수행하는 함수) class는 객체의 구조와 행동을 정의한다. 클래스 멤버들은 퍼블릭임 동적 바인딩 Self 키워드로 선언 객체의 class는 초기화를 통해 제어한다. class는 복잡한 문제를 다루기 쉽도록 만든다. 객체 고유 속성, class에서 정의한 행위 수행, 메모리 경제적 사용, class 타입, 객체가 메모리에 할당되어 사용될 때를 인스턴스라 함 (속성 + 행위) 인스턴스 class 객체, 컴퓨터 프로세스, 물리적인 장소 위치시킨다. `self.속성'에 할당 했던 변수들은 모두 인스턴스 속성에 해당한다. class 선언 자료형 선언 —> 객체 생성 —> 멤버 호출 클래스 내장함수 생성자 : 초기값 .. 2021. 12. 8. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
