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뮤트 개발일지

AIFFEL 아이펠 27일차

딥러닝 레이어의 이해 데이터의 차원 변화를 좇으며, 각기 다른 신경망들이 갖는 weight의 특성을 살펴보자. 오늘은 Linear레이어, Convolution레이어를 다룰 것 (다음 시간에는 Embedding, Recurrent레이어를 다룰 예정) Linear 레이어 선형대수학의 선형변환(Linear Transform)과 동일한 기능을하는 레이어 https://www.youtube.com/watch?v=kYB8IZa5AuE https://www.youtube.com/watch?v=vVvjYzFBUVk 기능: 선형 변환을 활용해 데이터를 특정 차원으로 변환한다. Convolution 레이어 사진 필터에서 Counvolution 연산을 활용한다. 선명하게 하는 필터, 흐리게 하는 필터 등이 Convoluti..
AIFFEL 2022. 2. 10. 14:10
AIFFEL 아이펠 26일차

딥네트워크, 서로 뭐가 다른 거죠? ImageNet: 대량의 이미지 데이터를 포함하는 데이터셋 https://www.ted.com/talks/fei_fei_li_how_we_re_teaching_computers_to_understand_pictures How we're teaching computers to understand pictures When a very young child looks at a picture, she can identify simple elements: "cat," "book," "chair." Now, computers are getting smart enough to do that too. What's next? In a thrilling talk, computer vis..
AIFFEL 2022. 2. 4. 12:26
AIFFEL 아이펠 25일차

폐렴 환자 구분하기 필요한 모듈 임포트 import os, re import random, math import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import warnings warnings.filterwarnings(action='ignore') 변수 설정하기 # 데이터 로드할 때 빠르게 로드할 수 있도록하는 설정 변수 AUTOTUNE = tf.data.experimental.AUTOTUNE # X-RAY 이미지 사이즈 변수 IMAGE_SIZE = [180, 180] # 데이터 경로 변수 ROOT_PATH = os.path.join(os.getenv('HOME'), 'aiffel') TRAIN_PATH = ROOT_..
AIFFEL 2022. 2. 3. 18:03
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