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[시각 지능] 컨벌루션 (Convolution) 컨벌루션 (Convolution) 수학 (특히 기능 분석)에서 컨벌루션은 함수의 모양이 다른 하나에 의해 수정되는 방식을 나타낸다. 컨볼루션이라는 용어는 결과 함수와 계산 프로세스를 모두 나타낸다. 그것은 하나가 반전되고 이동된 후 두 함수의 곱의 적분으로 정의된다. 적분은 모든 shift 값에 대해 평가되어 컨볼루션 함수를 생성한다. from tensorflow.keras.datasets import mnist import matplotlib.pyplot as plt # mnist data download (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() plt.imshow(x_train[0], cmap='gray') # 1번째 데이터 plt.show.. 2022. 7. 31.
[Keras] 배치 정규화 (Batch Normalization) 배치 정규화 (Batch Normalization) 배치 정규화 (batch normalization, BN)는 층으로 들어가는 입력값이 한쪽으로 쏠리거나 너무 퍼지거나 너무 좁아지지 않게 해주는 인공신경망 기법이다. 여러 입력값을 모은 배치에 대해, 각 층의 입력값의 평균과 표준편차를 다시 맞추어 주어, 입력값이 쏠리는 것을 막는다. BN은 주어진 데이터 세트의 평균 (shifting)과 분산 (scaling)을 특정 값으로 조정하는 것이다. 이것은 주어진 모델을 훈련하는 데 사용된 이전 입력 데이터에 따라 선택된다. 데이터 평균을 0, 표준편차를 1로 분포시킨다. 높은 학습율을 사용하여 빠른 속도로 학습하면서 overfitting을 줄이는 효과가 있다고 알려져 있다. tf.keras.layers.Ba.. 2022. 7. 31.
[시각 지능] Fashion MNIST Fashion MNIST Fashion MNIST는 60,000개의 예제로 구성된 훈련 세트와 10,000개의 예제로 구성된 테스트 세트로 구성된 Zalando의 기사 이미지 데이터 세트이다. 각 예제는 10개 클래스의 레이블과 연결된 28x28 회색조 이미지이다. import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Flatten, Dense from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist (x_train, t_train), (x_test, t_test) = fashion_mnist.loa.. 2022. 7. 31.
[AI] 콜백 (Callback) 콜백 (Callback) TensorFlow 콜백(callback)은 모델의 학습 방향, 저장 시점, 학습 정지 시점 등에 관한 상황을 모니터링 하기 위해 주로 사용된다. 모델이 학습을 시작하면 학습이 완료될 때까지 수행할 것이 없다. 따라서, 이를 해결하고자 존재하는 것이 콜백 함수이다. 예를 들어, 학습 도중에 학습율 (learning rate)을 변화시키거나 val_loss가 개선되지 않으면 학습 도중에 학습을 멈추게 하는 등의 작업을 할 수 있다. TensorFlow에서 사용되는 대표적인 콜백 함수는 ReduceLROnPlateau, ModelCheckpoint, EarlyStopping 등이 있다. ReduceLROnPlateau 모델의 성능 개선이 없을 경우, 학습율 (Learning Rate.. 2022. 7. 31.
[Chronobiology] 일주기 리듬 (Circadian Rhythm) 일주기 리듬 (Circadian Rhythm) 활동일주기 (活動日週期,sleep-wake circadian cycle) 또는 '일주율' 또는 일일주기 리듬(circadian rhythm 또는 일주기 리듬)은 식물, 동물, 균류, 심지어 박테리아까지 포함하는 지구 상의 생명체들에서 생화학적, 생리학적, 또는 행동학적 흐름이 거의 24시간의 주기로 나타나는 현상이다. 생물에서 하루, 조수, 주간, 계절, 그리고 일 년과 같이 시간에 따른 리듬을 연구하는 학문을 시간 생물학 (chronobiology)라고 한다. 생체 리듬은 체내에서 발생하지만 일주기 생체 리듬은 빛, 어둠, 기온과 같은 외부의 요인들에 의해 환경에 알맞게 동기화하는데 이를 차이트게버 (Zeitgeber, 독일어 ‘시간 기여자’)라고 한다. .. 2022. 7. 30.
[Chronobiology] 생체 시계 (Biological Clock) 생체 시계 (Biological Clock) 생체 시계 (biological clock)는 생명체가 갖는 일주율, 월주율, 일년율 등의 주기성을 갖는 생체 시계를 가리킬 뿐만 아니라 타이머 (timer) 같은 역할 즉 특정시간으로부터 얼마간의 시간이 흘렀는지를 체크하는 타이머 기능도 포함한다. https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%83%9D%EC%B2%B4_%EC%8B%9C%EA%B3%84 생체 시계 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 위키백과, 우리 모두의 백과사전. 생체시계(biological clock)는 생명체가 갖는 일주율, 월주율, 일년율 등의 주기성을 갖는 생체 시계를 가리킬 뿐만 아니라 타이머(timer) 같은 역할 즉 특정시간으로 ko.wikipedia.org 2022. 7. 30.
시간생물학 (Chronobiology) 시간생물학 (Chronobiology) 시간생물학 (時間生物學, Chronobiology)은 생물에 내재하는 체내 시계를 연구하는 학문 분야이다. 태양과 달이 만들어내는 하루, 일년, 조석 등에 적응하는 주기 현상을 주요 연구 대상으로 한다. 그러나 태양과 같은 빛이나 빛이 없는 동굴의 어둠속 공간에서의 생물체내의 생리적 반응뿐만아니라 암사자가 뛰어 도망가는 얼룩말을 어떠한 속력으로 달려갔을 때 따라잡으면서 얼룩말을 앞발로 할퀴어 잡는 시간차를 계산하는 능력들도 포함된다. https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%8B%9C%EA%B0%84%EC%83%9D%EB%AC%BC%ED%95%99 시간생물학 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 위키백과, 우리 모두의 백과사전. 시간생물학(時間生物.. 2022. 7. 30.
[NumPy] numpy.random.choice numpy.random.choice 주어진 1차원 배열에서 무작위 샘플을 생성한다. numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) a : 1-D array-like 또는 int ndarray인 경우 해당 요소에서 임의의 샘플이 생성된다. int인 경우 임의의 샘플이 np.arange(a)이 생성된다. size : int 또는 tuple of ints (optional) 출력 모양. 예를 들어, 주어진 모양이 (m, n, k)이면 샘플 m * n * k이 그려진다. 기본값은 None이며 이 경우 단일 값이 반환된다. replace : boolean (optional) 샘플의 중복여부, 기본값은 True이며 a 값에서 여러 번 선택할 수 있음을 의미한다... 2022. 7. 30.
[시각 지능] MNIST MNIST MNIST 데이터베이스 는 손으로 쓴 숫자들로 이루어진 대형 데이터베이스이며, 다양한 화상 처리 시스템을 트레이닝하기 위해 일반적으로 사용된다. 이 데이터베이스는 또한 기계 학습 분야의 트레이닝 및 테스트에 널리 사용된다. NIST의 오리지널 데이터셋의 샘플을 재혼합하여 만들어졌다. import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Flatten, Dense from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.utils import to_categorica.. 2022. 7. 30.
[시각 지능] 컴퓨터 비전 (Computer Vision) 컴퓨터 비전 (Computer Vision) 컴퓨터 비전이라는 말에 이미 시각 (vision)이라는 단어가 포함되어 있어서 유추할 수 있듯이, 사람의 시각과 관련한 시스템 구조를 모방하여 컴퓨터도 물체나 상황을 식별하고 해석할 수 있도록 하는 연구 분야이다. 컴퓨터 비전에서 다루는 데이터에는 이미지와 이미지 속 텍스트를 인지하는 영역뿐만 아니라 비디오와 3D 영상도 포함된다. 여기서 Numpy로 변환된 이미지의 shape는 (width, height, channel)로 구성된다. 그리고 비디오 영상은 엄밀히 말하면 이미지 (프레임)들의 합이다. 스마트폰의 시대가 오면서 이미지뿐만 아니라 영상 데이터가 폭발적으로 증가하였고 이는 컴퓨터 비전의 필요성을 증대시켰다. Research and Market이 발표.. 2022. 7. 30.
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