728x90 반응형 SMALL Python/ML&DL19 [파이썬, Python] 딥러닝 - 3️⃣ 다중 분류 신경망 모델 구현하기! 📄 포켓몬 149종 분류 데이터셋 Train: https://www.kaggle.com/datasets/thedagger/pokemon-generation-one Validation: https://www.kaggle.com/datasets/hlrhegemony/pokemon-image-dataset (디렉토리 비교 후 Train 데이터에 있는 클래스만 전처리함) Complete Pokemon Image Dataset 2,500+ clean labeled images, all official art, for Generations 1 through 8. www.kaggle.com Pokemon Generation One Gotta train 'em all! www.kaggle.com 1. 포켓몬 149종 .. 2023. 7. 2. [파이썬, Python] 딥러닝 - 2️⃣ 전이학습(Transfer Learning), 이진분류 신경망 모델 구현하기! 📄예제에 사용할 데이터셋 https://www.kaggle.com/datasets/pmigdal/alien-vs-predator-images Alien vs. Predator images Small image classification - for transfer learning www.kaggle.com 📍 캐글에서 데이터셋 다운로드하여 사용하는법 캐글 로그인 ➡️ 본인 계정 클릭 ➡️ Your Porfile ➡️ Account ➡️ API 항목의 Create New Token ➡️ json 다운로드 1. 에일리언 vs 프레데터 데이터셋 import os # 캐글에서 데이터셋을 받을때 토큰값을 보내 접근 가능하게 함 os.environ['KAGGLE_USERNAME'] = '****' # username.. 2023. 7. 1. [파이썬, Python] 딥러닝 - 1️⃣ CNN(Convolutional Neural Network 1. CNN(Convolutional Neural Network) 합성곱 인공 신경망 전통적인 뉴럴 네트워크에 컨볼루셔널 레이어를 붙인 형태 컨볼루셔널 레이어를 통해 입력 받은 이미지에 대한 특징(Featuer)을 추출하게 되고 추출한 특징을 기반으로 기존의 뉴럴 네트워크에 이용하여 분류 [CNN체험] https://adamharley.com/nn_vis/ An Interactive Node-Link Visualization of Convolutional Neural Networks An Interactive Node-Link Visualization of Convolutional Neural Networks Adam W. Harley Abstract Convolutional neural networks.. 2023. 7. 1. [파이썬, Python] 활성화 함수(Activation Function) 종류에 대해 알아보자! 1. 비선형 활성화 함수(Activation Function) 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모델에서 입력 신호의 가중합을 변환하여 출력 신호를 생성하는 함수 신경망의 성능을 향상시키기 위해 사용 선형으로 풀지 못하는 문제를 비선형으로 바꾸어 성능을 향상시킴(곡선으로 차원을 바꿈) 선형 함수는 입력값과 가중치를 곱한 결과를 그대로 출력하기 때문에 신경망에서 여러 개의 선형 활성화 함수를 사용한다면 최종 출력값은 입력값과 가중치의 선형 조합으로 표현되므로 이는 입력 데이터의 비선형 관계를 표현할 수 없음(선형함수를 여러개 곱해봐야 선형함수임) 신경망이 입력 데이터의 비선형 관계를 잘 학습할 수 있도록 하기 위해서 비선형 활성화 함수를 사용 1-1. 시그모이드(Sigmoid) .. 2023. 6. 29. [파이썬, Python] 딥러닝(DeepLearning) - 퍼셉트론과 역전파 1. 퍼셉트론(Perceptron) 1-1. 생물학적 뉴런 인간의 뇌는 수십억 개의 뉴런을 가지고 있음 뉴런은 화학적, 전기적 신호를 처리하고 전달하는 연결된 뇌신경 세포 1-2. 인공 뉴런(Perceptron) 1943년에 워렌 맥컬록, 월터 피츠 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 생성 1-3. 논리 회귀(단층 퍼셉트론)로 OR 문제 풀기 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim X = torch.FloatTensor([[0, 0], [0,.. 2023. 6. 29. [파이썬, Python] 데이터로더(DataLoader) - 배치 단위로 학습시키기! 📄사용할 예제 - sklearn의 손글시 데이터셋 [데이터셋 정보] https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_digits.html sklearn.datasets.load_digits Examples using sklearn.datasets.load_digits: Recognizing hand-written digits Recognizing hand-written digits A demo of K-Means clustering on the handwritten digits data A demo of K-Means clustering... scikit-learn.org 1. 손글씨 인식 모델 만들기 import torch.. 2023. 6. 29. [파이썬, Python] 파이토치(Pytorch)로 논리 회귀(Logistic Regression)구현하기! 1. 단항 논리 회귀 실습 논리 회귀(Logistic Regression) 분류를 할 때 사용하며 선형 회귀 공식으로부터 나왔기 때문에 논리 회귀라는 이름이 붙여짐 1-1. 시그모이드 함수 예측값이 0에서 1사이 값이 되도록 만듦 0에서 1사이의 연속된 값을 출력으로 하기 때문에 보통 0.5를 기준으로 구분 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import matplotlib.pyplot as plt # 동일한 코드를 실행할 때마다 동일한 난수 시퀀스를 얻을 수 있도록 함 # 모델 초기화나 데이터 분할 등에서 난수를 사용하는 경우에 일관된 결과를 얻을 수 있음 torch.manual_seed(10) x_train = torch.F.. 2023. 6. 26. [파이썬, Python] 파이토치(Pytorch)로 선형회귀(Linear Regression) 구현하기! 1. 단항(단일) 선형 회귀 한 개의 입력이 들어가서 한 개의 출력이 나오는 구조 # 패키지 불러오기 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import matplotlib.pyplot as plt # 파이썬 코드를 재실행해도 같은 결과가 나올 수 있도록 random 시드를 설정 torch.manual_seed(10) # 학습 데이터 설정 x_train = torch.FloatTensor([[1],[2],[3]]) y_train = torch.FloatTensor([[2],[4],[6]]) print(x_train) print(x_train.shape) print(y_train) print(y_train.shape) >>> tens.. 2023. 6. 23. 이전 1 2 3 다음 728x90 반응형 LIST
