데이터조이

CNN case study 01 VGGNet 학습 목표: VGGNet을 직접 구현해보고 CIFAR10 데이터셋 분류 모델을 학습 시켜 본다. 또한 pre-trained VGGNET을 CIFAR10 데이터 셋으로 fine-tuning하는 방법을 학습한다.  import torchimport torch.nn as nnimport torchvision.datasets as datasetsimport torchvision.transforms as transforms 1.2 VGGNet 모델 설명VGGNet은 3x3 사이즈의 필터로 구성된 컨볼루션 레이어를 사용한다.3x3 필터 사이즈의 컨볼루션 레이어를 두 번 거치면 receptive field가 5x5가 된다. 그리고 세번 거치면 7x7이 된다.하지만 똑같은 ..

https://wikidocs.net/184983 07-04 자연어 처리를 위한 1D CNN(1D Convolutional Neural Networks) 합성곱 신경망을 자연어 처리에서 사용하기 위한 1D CNN을 이해해보겠습니다. ## 1. 2D 합성곱(2D Convolutions) 앞서 합성곱 신경망을 설명하며 합성곱 연산… wikidocs.net PyTorch로 시작하는 딥 러닝 입문이라는 위키독스에 있는 자연어 처리를 위한 1D CNN 연습문제를 풀어보겠습니다. (Pytorch conv1D 예제) 먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다. import torch import torch.nn.init device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' 신..

https://wikidocs.net/61073 06-08 다층 퍼셉트론으로 MNIST 분류하기 앞서 소프트맥스 회귀로 MNIST 데이터를 분류하는 실습을 해봤습니다. 소프트맥스 회귀 또한 인공 신경망이라고 볼 수 있는데, 입력층과 출력층만 존재하므로 소프트맥스 함수를 활성… wikidocs.net 실습 코드 에러나는 부분 수정한 버전 (23.1.15 ver) # 1. 데이터 로드하기 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import fetch_openml mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1, cache=True) print(mnist.data.iloc[0]) # 코드 ..

1. AND 게이트 def AND_gate(x1, x2): w1=0.5 w2=0.5 b=-0.7 result = x1*w1 + x2*w2 + b if result