NeuralNetwork Raspberry Pi Pico. Tensorflow의 도마뱀으로, L치카가 예쁘다. (동영상은 무편집@자택 ※1. 촬영 동영상의 애니메이션 GIF로의 변환만.) Tensorflow(Neural Network)에 의한 LED 점멸(Sin파 모의)의 깨끗함을 강조하고 싶었다. Pico의 사이즈감은, 정확한 비교 대상이 수중에 없었기 때문에, 예단을 주지 않게 했다. ↓ 만약을 위해 확대. ⇒ Neural Network 요인이라고 즐겁기 때문에, 별도, 원인 쫓습니다. 아시는 분... RaspberryPiNeuralNetworkTensorFlowpico 코드로 확인할 신경망 알고리즘 본 기사는, 하기 코스 수강의 일환으로서, (아울러 제공되는 「초AI 입문 강좌」에 포함되는 동영상 및 자료를) 학습한 내용에 대해서, 이해를 깊게 하기 위해, 한편 비망으로서 정리한 것입니다. 코드 자체는 본 기사 단독만으로 완결된 것이 되도록 정리하고 있습니다만(단 입력 데이터는 구조만을 기술), 사전의 지견이 없는 분을 향한 해설·설명이 되어 있지 않습니다 . 지식 확인의 참고로 해 주... 파이썬MachineLearningDeepLearningNeuralNetwork 记录一个失败的GAN 实验以及后续计划 我的想法是:让generator能够根据label来生成对应的图片、比如label为1、生成1的图片、而不是随机作成. 为了实现这个目标、我给discriminator的输入做了些手脚. vanilla 모형리, D적输入是单纯的图片向量,输出是图片为真的 가능성, 很简单.但是为了能强迫generator能够根据label生成图片、我给辨别器开了作폐、输入变成了(图片向量+对应label的embedding)、用torch.cat做一... NeuralNetworkNLPMachineLearning VAE의 잠재 공간에 인간의 지식을 도입해 보았다 이 기사는 독자가 VAE에 대한 지식을 가지고 있다고 가정합니다. VAE에 대해서는 이전 기사에서 조금 만졌습니다. 내 홈페이지를 방문하여 확인할 수 있습니다. 예를 들어 아래 그림의 세 번째 줄처럼 3에서 6으로 변경했습니다. 훈련 후 잠재적인 공간 분포는 대략 아래 그림과 같습니다. 편의상 0~3만 출력합니다. 0을 나타내는 진한 파란색과 1을 나타내는 시안이 멀리 떨어져 있음을 알 수 ... VAENeuralNetworkNLPMachineLearning VAE 极简 해석 : 濆脱概率论的幽灵 전언 AE = Autoencoder VAE = Variational Autoencoder 본문 假定读者拥有AE的知识.从直观上、我们可以把AE理解成一个弋缩器、事实上据我所知谷歌就有用AE来弋缩文件、效率非常之高. AE的綺点是: 不動的输入被映射到潜在空间中离散的点、点与点之间没有任何联系、白白浪费了 대편적 잠재空间、如下图. 而VAE的引入恰恰是为了込补点与点之间的 진공.为了达到这一目的、只需要简单的两步操作、下面一... AutoencoderNLPVAENeuralNetworkMachineLearning 【활성화 함수】 활성화 함수의 기초 우선 유명한 활성화 함수의 좋은 곳과 나쁜 곳을 보고 싶다! 비선형인 것 => 비선형을 표현하기 위해 활성화 함수를 사용하는데 선형이라면 의미가 없다! 음의 입력에 대해서 출력의 값이 거의 0인 것 그렇다면? (조금 확실하지 않다) 미분의 최대치가 1인 것 => 구배를 계산해 가는데 활성화 함수의 미분을 몇층이나 곱해 갈 때, 1 이하의 값을 곱하면 0에 접근해 간다. 활성화 함수 부드러운 ... NeuralNetworkDeepLearning활성화 함수심층 학습기계 학습 TensorFlow에서 Kaggle Titanic 풀기 TensorFlow의 공식 튜토리얼을 보고, 그다지 정중하지 않다고 생각했기 때문에 Kaggle Titanic을 소재에 TensorFlow의 사용법을 해설한다. 그렇다고는 해도 나도 아직 TensorFlow에 대한 이해가 얕기 때문에 초보적인 범위에서. 실제로 Titanic 대회를 위해 만든 코드 ( )를 설명합니다. 거의 전회( )와 같다. 이번에는 Pclass(티켓 클래스), Sex(성별... 티타닉DeepLearningKaggleTensorFlowNeuralNetwork Machines Learning 学习笔记(Week4&5) $a_i^{(j)}$ = "activation"of unit $i$ in layer $j$ $Θ^{(j)}$ = matrix of weights controlling function mapping from layer $j$ to layer $j+1$ $z^{(j)} = Θ^{(j-1)}a^{(j-1)}$ $a^{(j)} = g(z^{(j)})$ $z^{(j+1)}= Θ^{(j)}a^{(j)}... NeuralNetworkMachineLearning 드래그 앤 드롭으로 딥 러닝이 가능한 NeuralNetworkConsole 사례 소개 데이터 과학 아카데미는 차세대 데이터 과학자 인재를 육성하고 배출하고 있습니다. 현재 자사 블로그에서도 데이터 과학에 관한 칼럼을 연재하고 있습니다. 소니가 개발한 딥 러닝 툴입니다. 사이트는 이쪽 과거에는 프로그래밍으로만 할 수 있었던 딥 러닝이 드래그&드롭으로도 할 수 있게 된 획기적인 툴입니다. 이번에는 그 도구를 활용하여 어떤 것이 가능하게 되었는지 사례를 모아 보았습니다. 그 중 ○... 딥러닝DeepLearningNeuralNetworkConsoleNeuralNetwork데이터 과학 DeepDream 이동할 때까지 구글의 연구진은 이미지 식별에 쓰이는 인공신경 네트워크에서 볼 수 있는'꿈'이라고 불리는 이미지를 공개했다. 이런 메모 게임을 반복하면 예상치 못한'꿈'신경 네트워크를 볼 수 있다. 저는 먼저 자신의 환경에서 DeepDream을 사용하고 싶습니다.한번 해보고 싶어요. 참고로 웹에서 DeepDream을 하는 서비스도 있기 때문에 먼저 자신의 이미지로 시도하는 사람이 사용하는 것을 추천합니다. ... DeepLearningdeepdreamNeuralNetwork ACT (Adaptive Computation Time) ※ ACT의 논문에는 RNN에 ACT가 적용되지만, 유니버설 트랜스포머처럼 RNN 성질을 가진 모델이라면 ACT가 적용될 수 있습니다. ※ 기본적으로 RNN의 숨겨진 층의 무게는 타임라인에서 공유됩니다. ※ 반복 횟수는 각 컴포넌트 오른쪽에 있는 숫자(1,2...N)로 표시됩니다. 즉, ACT를 가져온 RNN은 "각 타임라인(≈ 단어)의 매개변수 조정 횟수를 최적화했다"고 할 수 있습니다. ... 기계 학습NeuralNetwork
Raspberry Pi Pico. Tensorflow의 도마뱀으로, L치카가 예쁘다. (동영상은 무편집@자택 ※1. 촬영 동영상의 애니메이션 GIF로의 변환만.) Tensorflow(Neural Network)에 의한 LED 점멸(Sin파 모의)의 깨끗함을 강조하고 싶었다. Pico의 사이즈감은, 정확한 비교 대상이 수중에 없었기 때문에, 예단을 주지 않게 했다. ↓ 만약을 위해 확대. ⇒ Neural Network 요인이라고 즐겁기 때문에, 별도, 원인 쫓습니다. 아시는 분... RaspberryPiNeuralNetworkTensorFlowpico 코드로 확인할 신경망 알고리즘 본 기사는, 하기 코스 수강의 일환으로서, (아울러 제공되는 「초AI 입문 강좌」에 포함되는 동영상 및 자료를) 학습한 내용에 대해서, 이해를 깊게 하기 위해, 한편 비망으로서 정리한 것입니다. 코드 자체는 본 기사 단독만으로 완결된 것이 되도록 정리하고 있습니다만(단 입력 데이터는 구조만을 기술), 사전의 지견이 없는 분을 향한 해설·설명이 되어 있지 않습니다 . 지식 확인의 참고로 해 주... 파이썬MachineLearningDeepLearningNeuralNetwork 记录一个失败的GAN 实验以及后续计划 我的想法是:让generator能够根据label来生成对应的图片、比如label为1、生成1的图片、而不是随机作成. 为了实现这个目标、我给discriminator的输入做了些手脚. vanilla 모형리, D적输入是单纯的图片向量,输出是图片为真的 가능성, 很简单.但是为了能强迫generator能够根据label生成图片、我给辨别器开了作폐、输入变成了(图片向量+对应label的embedding)、用torch.cat做一... NeuralNetworkNLPMachineLearning VAE의 잠재 공간에 인간의 지식을 도입해 보았다 이 기사는 독자가 VAE에 대한 지식을 가지고 있다고 가정합니다. VAE에 대해서는 이전 기사에서 조금 만졌습니다. 내 홈페이지를 방문하여 확인할 수 있습니다. 예를 들어 아래 그림의 세 번째 줄처럼 3에서 6으로 변경했습니다. 훈련 후 잠재적인 공간 분포는 대략 아래 그림과 같습니다. 편의상 0~3만 출력합니다. 0을 나타내는 진한 파란색과 1을 나타내는 시안이 멀리 떨어져 있음을 알 수 ... VAENeuralNetworkNLPMachineLearning VAE 极简 해석 : 濆脱概率论的幽灵 전언 AE = Autoencoder VAE = Variational Autoencoder 본문 假定读者拥有AE的知识.从直观上、我们可以把AE理解成一个弋缩器、事实上据我所知谷歌就有用AE来弋缩文件、效率非常之高. AE的綺点是: 不動的输入被映射到潜在空间中离散的点、点与点之间没有任何联系、白白浪费了 대편적 잠재空间、如下图. 而VAE的引入恰恰是为了込补点与点之间的 진공.为了达到这一目的、只需要简单的两步操作、下面一... AutoencoderNLPVAENeuralNetworkMachineLearning 【활성화 함수】 활성화 함수의 기초 우선 유명한 활성화 함수의 좋은 곳과 나쁜 곳을 보고 싶다! 비선형인 것 => 비선형을 표현하기 위해 활성화 함수를 사용하는데 선형이라면 의미가 없다! 음의 입력에 대해서 출력의 값이 거의 0인 것 그렇다면? (조금 확실하지 않다) 미분의 최대치가 1인 것 => 구배를 계산해 가는데 활성화 함수의 미분을 몇층이나 곱해 갈 때, 1 이하의 값을 곱하면 0에 접근해 간다. 활성화 함수 부드러운 ... NeuralNetworkDeepLearning활성화 함수심층 학습기계 학습 TensorFlow에서 Kaggle Titanic 풀기 TensorFlow의 공식 튜토리얼을 보고, 그다지 정중하지 않다고 생각했기 때문에 Kaggle Titanic을 소재에 TensorFlow의 사용법을 해설한다. 그렇다고는 해도 나도 아직 TensorFlow에 대한 이해가 얕기 때문에 초보적인 범위에서. 실제로 Titanic 대회를 위해 만든 코드 ( )를 설명합니다. 거의 전회( )와 같다. 이번에는 Pclass(티켓 클래스), Sex(성별... 티타닉DeepLearningKaggleTensorFlowNeuralNetwork Machines Learning 学习笔记(Week4&5) $a_i^{(j)}$ = "activation"of unit $i$ in layer $j$ $Θ^{(j)}$ = matrix of weights controlling function mapping from layer $j$ to layer $j+1$ $z^{(j)} = Θ^{(j-1)}a^{(j-1)}$ $a^{(j)} = g(z^{(j)})$ $z^{(j+1)}= Θ^{(j)}a^{(j)}... NeuralNetworkMachineLearning 드래그 앤 드롭으로 딥 러닝이 가능한 NeuralNetworkConsole 사례 소개 데이터 과학 아카데미는 차세대 데이터 과학자 인재를 육성하고 배출하고 있습니다. 현재 자사 블로그에서도 데이터 과학에 관한 칼럼을 연재하고 있습니다. 소니가 개발한 딥 러닝 툴입니다. 사이트는 이쪽 과거에는 프로그래밍으로만 할 수 있었던 딥 러닝이 드래그&드롭으로도 할 수 있게 된 획기적인 툴입니다. 이번에는 그 도구를 활용하여 어떤 것이 가능하게 되었는지 사례를 모아 보았습니다. 그 중 ○... 딥러닝DeepLearningNeuralNetworkConsoleNeuralNetwork데이터 과학 DeepDream 이동할 때까지 구글의 연구진은 이미지 식별에 쓰이는 인공신경 네트워크에서 볼 수 있는'꿈'이라고 불리는 이미지를 공개했다. 이런 메모 게임을 반복하면 예상치 못한'꿈'신경 네트워크를 볼 수 있다. 저는 먼저 자신의 환경에서 DeepDream을 사용하고 싶습니다.한번 해보고 싶어요. 참고로 웹에서 DeepDream을 하는 서비스도 있기 때문에 먼저 자신의 이미지로 시도하는 사람이 사용하는 것을 추천합니다. ... DeepLearningdeepdreamNeuralNetwork ACT (Adaptive Computation Time) ※ ACT의 논문에는 RNN에 ACT가 적용되지만, 유니버설 트랜스포머처럼 RNN 성질을 가진 모델이라면 ACT가 적용될 수 있습니다. ※ 기본적으로 RNN의 숨겨진 층의 무게는 타임라인에서 공유됩니다. ※ 반복 횟수는 각 컴포넌트 오른쪽에 있는 숫자(1,2...N)로 표시됩니다. 즉, ACT를 가져온 RNN은 "각 타임라인(≈ 단어)의 매개변수 조정 횟수를 최적화했다"고 할 수 있습니다. ... 기계 학습NeuralNetwork