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Tech/머신러닝

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[정리] 모두를 위한 딥러닝 06 - Softmax Regression [정리] 모두를 위한 딥러닝 06 - Softmax Regression (Multinomial Logistic Regression) by 김성훈 강의 웹사이트 : http://hunkim.github.io/ml/Lec = 강의 / Lab = 실습 결과값이 A, B, C 중에 하나인 경우, 지금까지 알아본 내용(리니어 리그리션)으로는 불가능합니다.시그모이드 개념과 비슷하긴 하지만, 이 함수는 둘 중 하나로 수렴하기 때문에,결과가 3개 넘을때에는 이중에서 하나로 수렴할 수 있는 방법이 없습니다. A, B, C 가 나올 확률을 구해서 가장 높은거 하나만 1, 나머지는 0 으로 만들면 됩니다.A, B, C 가 나올 확률의 합은 1 이 됩니다. 입력 X, 결과 Y 모두 행렬을 이용하는데, 이 개념이 소프트맥스 s..
케라스 Keras 모델 저장, 재사용 케라스 Keras 모델 저장, 재사용 원본 : https://tykimos.github.io/2017/06/10/Model_Save_Load/ 에 있는 강좌를 정리했습니다. 위 링크는 김태영님의 케라스 강의 사이트입니다. 딥러닝 Deep Learning 케라스 Keras 에서 아래와 같은 방법으로 모델을 재사용할 수 있습니다. load_model 로 위 스크린샷처럼 모델을 저장하도록 지정하고, 처음 실행하면 처음부터 loss 로스 1.15 에서 시작. 최종 acc 정확도는 0.906 (90.6%) 90.6% 로 학습된 결과가 mnist_mlp_model.h5 라는 파일로 저장됩니다. 모델 구조 확인하기. 뭐 이건 그냥 참고용으로 보여주기에요. load_model 로 아까 저장했던 mnist_mlp_mod..
[정리] 모두를 위한 딥러닝 10 - 렐루 ReLU & 초기값 정하기 by 김성훈 [정리] 모두를 위한 딥러닝 10 - ReLU & 초기값 정하기 by 김성훈 강의 웹사이트 : http://hunkim.github.io/ml/ Lec = 강의 / Lab = 실습 시그모이드 결과값은 0
[정리] 모두를 위한 딥러닝 09 - XOR 풀기 by 김성훈 [정리] 모두를 위한 딥러닝 09 - XOR 풀기 by 김성훈 강의 웹사이트 : http://hunkim.github.io/ml/ Lec = 강의 / Lab = 실습 XOR 게이트는 입력값 두개를 받아서, 두개가 다르면 (1,0) 또는 (0,1) 이런 형태이면 1 참값을 리턴하는 함수입니다. XOR 게이트는 한개의 선형 리니어 함수로는 풀 수 없고, 여러개를 이용하면 풀 수 있습니다. 이렇게 3개로 연결해서 만들면 됩니다. 여기에서는 w1, b1 값이 주어졌는데, 이 값 말고도 다른 값도 찾을 수 있습니다. 이 슬라이드에서 5, -8 / -7, 3 / -11, 6 이런 값들이 이미 주어졌지만, 이 값들은 학습을 통해 찾아야 합니다. 이를 위해 백 프로파게이션 기법을 이용합니다. 출력으로 나온 에러 los..
유용한 사이트 모음 머신러닝 관련, 유용한 사이트 모음 유재준님 : http://jaejunyoo.blogspot.com/2018/02/minimizing-negative-log-likelihood-in-kor.html머신러닝에서 자주 사용되는 함수와 개념, 알고리즘을 알기 쉽게 풀어서 설명해둔 사이트입니다.수학 수식도 보기좋게 정리해주셔서 (어떻게 했는지 궁금;;) 깔끔하고요.GAN 관련 게시글도 많고 쉽게 올려주셔서 아주 좋습니다. 음성합성 손석희 : https://carpedm20.github.io/tacotron/약간 어색한 감이 없지 않습니다만, 음성 합성에 대한 재미있는 체험 사이트입니다.깃헙에 소스도 공개되어 있고요. (소스를 본적은 없어서 모두 공개인지는 모르겠습니다)장난 전화를 걸어도 이제 구분하기 어려운 ..
MNIST-CNN 강의 MNIST-CNN 강의 https://medium.com/mathpresso/mathpresso-%EB%A8%B8%EC%8B%A0-%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%8A%A4%ED%84%B0%EB%94%94-11-cnn-convolution-neural-nerwork-1-8c3a77991c3a
책 읽어주는 딥러닝 : DEVIEW 2017 by 김태훈 책 읽어주는 딥러닝 : DEVIEW 2017 by 김태훈 https://www.slideshare.net/carpedm20/deview-2017-80824162
머신러닝에 자주 사용되는 수학 공식 정리 사이트 머신러닝에 자주 사용되는 수학 공식 정리 사이트 http://parrt.cs.usfca.edu/doc/matrix-calculus/index.html




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