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 신경망 활성화 함수 Sigmoid와 ReLU의 관계 신경망의 활성화 함수에는 Sigmoid 함수와 ReLU 함수가 있다. 개인적으로는, 그 2개의 관계를 오랫동안 착각하고 있었으므로 간단하게 그 내용을 나타낸다. Sigmoid 함수 ReLU 함수 위의 함수의 내용을 보면, Sigmoid 함수 쪽이 고도의, 일반적인 의미로, 레벨이 높은 함수로 보인다. 개인적으로는, Sigmoid 함수의 exp() 포함한 계산의 처리 시간을 단축하기 위해서, ... 시그모이드CNNReLUNeuralNetworkDNN 신경 네트워크 자동 생성 앱 (Google Colaboratory) 이번에는 일절 프로그램이나 명령을 작성하지 않고 기계 학습 프로그램을 작성하는 CGI 앱을 작성해 보았습니다. 이 기사는 우선 움직이고 싶다는 방향으로 쓰고 있으므로 신경망에 대한 설명은 없습니다. 또한 Google Colaboratory라는 것을 사용하므로 모든 컴퓨터 환경에서 수행할 수 있습니다. 간단히 설명하면 기계 학습(프로그래밍)을 수행할 수 있는 웹 페이지와 같습니다. GPU (기... PyTorchGoogleColaboratory파이썬NeuralNetworkMachineLearning 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 Windows에서 Nnabla(Neural Network Libraries) 및 Neural Network Console을 시도했습니다. NNAbla는 Neural Network 프레임워크로 C++와Python2,Python3는 Neural Network 구축에 사용되는 라이브러리에서 사용할 수 있다. 2017년 8월 17일, Nnabla의 GUI 도구인 Neural Network Console이 공개되었습니다. Neural Network Console을 이용하면 코드를 쓰지 않아도 GUI로 Neural Network를 구축하... NNablaDeepLearningNeuralNetworkConsoleNeuralNetworkLibrariesNeuralNetwork 신경 네트워크에 대한 초파라미터 최적화 방법 신경 네트워크의 성능은 입력 데이터와 상술한 파이프 파라미터에 의존하기 때문에 후자는 상응하는 시험 오류가 필요하다고 생각한다.이번에 우리는 다음과 같은 네트워크 구성을 통해 초파라미터(이번은 학습률)를 조정하여 학습 횟수와 오차를 개선할 것이다. 이 6장은 신경 네트워크의 구조와 도출 방법을 상세하게 설명했다.샘플 도 실렸지만 과 같이 책에 기재된 입력 데이터로 실행하면 수렴되지 않는다.하... DeepLearninghyperparameterDNNNeuralNetwork 자막 생성 모델에 글꼴 이미지 만들기 DNN의 내용을 이해하기 위해 인류가 이해할 수 없지만 99% 이상의 confidence에서 DNN으로 분류된 이미지를 생성했다. 예를 들면 다음과 같다. generating 모델에도 이fooling 이미지를 생성해 보십시오. 이런 느낌. 말의 초상화를 넣으면 이런 제목이 나오는데 말 같은 것이 두 마리 보이는 것 같다. 단어의 출현 확률에 따라 문장의 출현 확률을 계산해 쉽게 출현하는 문장... LSTMPythonCaptionDeepLearningNeuralNetwork 디스플레이, 추가 및 Tell 이동, 설명 생성 읽은 이미지에서 설명을 생성하는 모델 중 하나인 Show, Attend and Tell의 이동 방법을 적어 둡니다. (Issue로 보아 많은 사람들이 난처해하며 자신도 처음에는 좀 넘어졌다) 아마도 대부분의 사람들이 데이터 집합의 제작 방법을 모르기 때문에 이 점과 관련이 있다고 나는 생각한다. 자막 생성례, 말 두 마리가 보이는 것 같아요. 이미지 피쳐 및 설명 (COCO 750MB) 다운... LSTMPythonCaptionDeepLearningNeuralNetwork 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 신경망 활성화 함수 Sigmoid와 ReLU의 관계 신경망의 활성화 함수에는 Sigmoid 함수와 ReLU 함수가 있다. 개인적으로는, 그 2개의 관계를 오랫동안 착각하고 있었으므로 간단하게 그 내용을 나타낸다. Sigmoid 함수 ReLU 함수 위의 함수의 내용을 보면, Sigmoid 함수 쪽이 고도의, 일반적인 의미로, 레벨이 높은 함수로 보인다. 개인적으로는, Sigmoid 함수의 exp() 포함한 계산의 처리 시간을 단축하기 위해서, ... 시그모이드CNNReLUNeuralNetworkDNN 신경 네트워크 자동 생성 앱 (Google Colaboratory) 이번에는 일절 프로그램이나 명령을 작성하지 않고 기계 학습 프로그램을 작성하는 CGI 앱을 작성해 보았습니다. 이 기사는 우선 움직이고 싶다는 방향으로 쓰고 있으므로 신경망에 대한 설명은 없습니다. 또한 Google Colaboratory라는 것을 사용하므로 모든 컴퓨터 환경에서 수행할 수 있습니다. 간단히 설명하면 기계 학습(프로그래밍)을 수행할 수 있는 웹 페이지와 같습니다. GPU (기... PyTorchGoogleColaboratory파이썬NeuralNetworkMachineLearning 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 Windows에서 Nnabla(Neural Network Libraries) 및 Neural Network Console을 시도했습니다. NNAbla는 Neural Network 프레임워크로 C++와Python2,Python3는 Neural Network 구축에 사용되는 라이브러리에서 사용할 수 있다. 2017년 8월 17일, Nnabla의 GUI 도구인 Neural Network Console이 공개되었습니다. Neural Network Console을 이용하면 코드를 쓰지 않아도 GUI로 Neural Network를 구축하... NNablaDeepLearningNeuralNetworkConsoleNeuralNetworkLibrariesNeuralNetwork 신경 네트워크에 대한 초파라미터 최적화 방법 신경 네트워크의 성능은 입력 데이터와 상술한 파이프 파라미터에 의존하기 때문에 후자는 상응하는 시험 오류가 필요하다고 생각한다.이번에 우리는 다음과 같은 네트워크 구성을 통해 초파라미터(이번은 학습률)를 조정하여 학습 횟수와 오차를 개선할 것이다. 이 6장은 신경 네트워크의 구조와 도출 방법을 상세하게 설명했다.샘플 도 실렸지만 과 같이 책에 기재된 입력 데이터로 실행하면 수렴되지 않는다.하... DeepLearninghyperparameterDNNNeuralNetwork 자막 생성 모델에 글꼴 이미지 만들기 DNN의 내용을 이해하기 위해 인류가 이해할 수 없지만 99% 이상의 confidence에서 DNN으로 분류된 이미지를 생성했다. 예를 들면 다음과 같다. generating 모델에도 이fooling 이미지를 생성해 보십시오. 이런 느낌. 말의 초상화를 넣으면 이런 제목이 나오는데 말 같은 것이 두 마리 보이는 것 같다. 단어의 출현 확률에 따라 문장의 출현 확률을 계산해 쉽게 출현하는 문장... LSTMPythonCaptionDeepLearningNeuralNetwork 디스플레이, 추가 및 Tell 이동, 설명 생성 읽은 이미지에서 설명을 생성하는 모델 중 하나인 Show, Attend and Tell의 이동 방법을 적어 둡니다. (Issue로 보아 많은 사람들이 난처해하며 자신도 처음에는 좀 넘어졌다) 아마도 대부분의 사람들이 데이터 집합의 제작 방법을 모르기 때문에 이 점과 관련이 있다고 나는 생각한다. 자막 생성례, 말 두 마리가 보이는 것 같아요. 이미지 피쳐 및 설명 (COCO 750MB) 다운... LSTMPythonCaptionDeepLearningNeuralNetwork 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