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[Pytorch] 11-4 RNN timeseries 이 글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. GitHub - deeplearningzerotoall/PyTorch: Deep Learning Zero to All - Pytorch Deep Learning Zero to All - Pytorch. Contribute to deeplearningzerotoall/PyTorch development by creating an account on GitHub. github.com 이 chapter에서는 RNN을 이용해서 timeseries data를 예측하는 코드를 PyTorch로 구현해본다. timeseries data는 보통 시계열 데이터라고 부르는데, 일정한 .. 공감수 0 댓글수 0 2022. 3. 16.
[Pytorch] 11-3 RNN - longseq 이 글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. GitHub - deeplearningzerotoall/PyTorch: Deep Learning Zero to All - Pytorch Deep Learning Zero to All - Pytorch. Contribute to deeplearningzerotoall/PyTorch development by creating an account on GitHub. github.com 이번 chapter에서는 long sequence 코드에 대해 좀 더 알아본다. "hihello"와 "charseq"에서는 정말 간단하고 짧은 문장이라 문장 전체를 하나의 sample로 보.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 3. 15.
[Pytorch] 11-2 RNN hihello and charseq 이 글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. GitHub - deeplearningzerotoall/PyTorch: Deep Learning Zero to All - Pytorch Deep Learning Zero to All - Pytorch. Contribute to deeplearningzerotoall/PyTorch development by creating an account on GitHub. github.com 이번 chapter에서는 RNN을 이용하여 다음 문자열을 예측하는 hihello 코드와 charseq 코드를 자세히 살펴본다. "hihello" problem 이 예제에서 풀고자 하는 문제.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 3. 14.
[Pytorch] 11-1 RNN basics 이 글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. GitHub - deeplearningzerotoall/PyTorch: Deep Learning Zero to All - Pytorch Deep Learning Zero to All - Pytorch. Contribute to deeplearningzerotoall/PyTorch development by creating an account on GitHub. github.com 이번 chapter에서는 RNN(Reccurent neural network)을 pytorch에서 어떻게 구현하는지에 대해 살펴본다. 먼저 pytorch에서 RNN을 실행하는 코드를 소개하.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 3. 3.
[Pytorch] 11-0 RNN intro 이 글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. GitHub - deeplearningzerotoall/PyTorch: Deep Learning Zero to All - Pytorch Deep Learning Zero to All - Pytorch. Contribute to deeplearningzerotoall/PyTorch development by creating an account on GitHub. github.com RNN의 구조를 살펴보고 RNN으로 해결할 수 있는 문제들에 대해 소개한다. RNN은 sequential data를 잘 다루기 위해 고안되었다. sequential data는 데이터의 값뿐.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 3. 3.
[Pytorch] 09-4 Batch Normalization 이 글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. GitHub - deeplearningzerotoall/PyTorch: Deep Learning Zero to All - Pytorch Deep Learning Zero to All - Pytorch. Contribute to deeplearningzerotoall/PyTorch development by creating an account on GitHub. github.com 이 chapter에서 살펴볼 내용은 다음과 같다. - Gradient Vanishing/Exploding - Internal Covariate Shift - Batch Normalizati.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 3. 3.
[Pytorch] 09-3 Dropout 이 글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. 이 chapter에서 살펴볼 내용은 다음과 같다. - Overfitting - Dropout - Code: mnist_nn_dropout Overfitting 그림의 위와 같이 파란색 데이터가 주어졌다고 가정한다. 데이터를 잘 fitting 시키는 regression 모델을 학습하고자 한다. linear 한 방식으로 데이터를 fitting 시키게 되면 아래 왼쪽의 결과가 나올 것이다. 한눈에 봐도 데이터에 잘 fitting 되지 못하고 잘 표현하지 못하는 상황으로 판단된다. 다음으로 아래 가운데 곡선으로 데이터를 fiitting 시키게 되면 사람에 따르겠지만 적당히.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 1. 17.
[Pytorch] 09-2 Weight initialization 이 글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. GitHub - deeplearningzerotoall/PyTorch: Deep Learning Zero to All - Pytorch Deep Learning Zero to All - Pytorch. Contribute to deeplearningzerotoall/PyTorch development by creating an account on GitHub. github.com 이 chapter에서 살펴볼 내용은 다음과 같다. - Why good iniialization? - RBM/DBN - Xavier/He initialization - Code: mnist_.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 1. 17.
[Pytorch] 09-1 ReLU 이 글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. GitHub - deeplearningzerotoall/PyTorch: Deep Learning Zero to All - Pytorch Deep Learning Zero to All - Pytorch. Contribute to deeplearningzerotoall/PyTorch development by creating an account on GitHub. github.com 이 chapter에서 살펴볼 내용은 다음과 같다. - Problem of Sigmoid - ReLU - Optimizer in PyTorch - Review: MNIST - Code: mn.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 1. 14.
[Pytorch] 08-2 Multi Layer Perceptron 이 글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. GitHub - deeplearningzerotoall/PyTorch: Deep Learning Zero to All - Pytorch Deep Learning Zero to All - Pytorch. Contribute to deeplearningzerotoall/PyTorch development by creating an account on GitHub. github.com 이 chapter에서 살펴볼 내용은 다음과 같다. - Review: XOR - Multi Layer Perceptron - Backpropagation - Code: XOR-nn - Cod.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 1. 14.
[Pytorch] 08-1 Perceptron 이 글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. GitHub - deeplearningzerotoall/PyTorch: Deep Learning Zero to All - Pytorch Deep Learning Zero to All - Pytorch. Contribute to deeplearningzerotoall/PyTorch development by creating an account on GitHub. github.com 이번 chapter에서 살펴볼 주제는 다음과 같다. Perceptron AND, OR XOR Code: XOR Perceptron(퍼셉트론)은 인공신경망의 한 종류이다. 인공신경망은 동물의.. 공감수 0 댓글수 1 2022. 1. 14.
[Pytorch] 07-2 MNIST Introduction 이 글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. GitHub - deeplearningzerotoall/PyTorch: Deep Learning Zero to All - Pytorch Deep Learning Zero to All - Pytorch. Contribute to deeplearningzerotoall/PyTorch development by creating an account on GitHub. github.com 이 chapter에서는 다음의 주제를 다룬다. What is MNIST? Code: MNIST Classifier MNIST는 손으로 쓰인 데이터 셋이다. 그림과 같이 0에서부터 9까지 숫.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 1. 14.
[Pytorch] 07-1 Tips 글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. GitHub - deeplearningzerotoall/PyTorch: Deep Learning Zero to All - Pytorch Deep Learning Zero to All - Pytorch. Contribute to deeplearningzerotoall/PyTorch development by creating an account on GitHub. github.com 이번 시간에 다룰 주제는 다음과 같다. Reminder: Maximum Likelihood Estimation Reminder: Optimization via Gradient Descent R.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 30.
[Pytorch] 06-2 Softmax Classification Pytorch 이 글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. GitHub - deeplearningzerotoall/PyTorch: Deep Learning Zero to All - Pytorch Deep Learning Zero to All - Pytorch. Contribute to deeplearningzerotoall/PyTorch development by creating an account on GitHub. github.com Softmax Classification 도 Logistic Regression의 연장선 상에 있는 것으로 볼 수 있다. Softmax Classification을 위해 필요한 패키지들을 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 29.
[Pytorch] 06-1 Softmax Classification 이 글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. GitHub - deeplearningzerotoall/PyTorch: Deep Learning Zero to All - Pytorch Deep Learning Zero to All - Pytorch. Contribute to deeplearningzerotoall/PyTorch development by creating an account on GitHub. github.com ( http://hunkim.github.io/ml/ 참고) 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 hunkim.github.io 여러 개의 클래스가 있을 때 이것을 예측하는 Multinomia.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 28.
[Pytorch] 05-2 Logistic Regression 2 글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. GitHub - deeplearningzerotoall/PyTorch: Deep Learning Zero to All - Pytorch Deep Learning Zero to All - Pytorch. Contribute to deeplearningzerotoall/PyTorch development by creating an account on GitHub. github.com Logistic regression은 binary classification 문제 예를 들어 데이터가 X가 주어졌다고 가정할 때 이 데이터는 m개의 샘플로 이루어지고 d의 dimension을 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 23.
[Pytorch] 05-1 Logistic Regression 이 글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. GitHub - deeplearningzerotoall/PyTorch: Deep Learning Zero to All - Pytorch Deep Learning Zero to All - Pytorch. Contribute to deeplearningzerotoall/PyTorch development by creating an account on GitHub. github.com ( http://hunkim.github.io/ml/ 참고) 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 hunkim.github.io Logistic Regression - Clasification.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 8.
[Pytorch] 04-2 Loading Data 이 글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. GitHub - deeplearningzerotoall/PyTorch: Deep Learning Zero to All - Pytorch Deep Learning Zero to All - Pytorch. Contribute to deeplearningzerotoall/PyTorch development by creating an account on GitHub. github.com Data in the Real World - 복잡한 머신러닝 모델을 학습하려면 엄청난 양의 데이터가 필요하다. - 대부분 데이터셋은 적어도 수십만 개의 데이터를 제공한다. Data in t.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 11. 30.
[Pytorch] 04-1 Multivariate Linear Regression 이 글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. GitHub - deeplearningzerotoall/PyTorch: Deep Learning Zero to All - Pytorch Deep Learning Zero to All - Pytorch. Contribute to deeplearningzerotoall/PyTorch development by creating an account on GitHub. github.com Multivariate Linear regression - 여러 개의 정보로부터 하나의 추측 값을 계산하는 모델 복수의 정보를 가지고 어떻게 예측을 할 수 있을까? Data Hypothes.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 11. 30.
[Pytorch] 03 Deeper Look at GD 글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. 이전 챕터보다 더 간단한 hypothesis를 사용한다. 이 데이터는 입력과 출력이 동일하므로 W = 1이 가장 좋은 값이 된다.( H(x) = x가 가장 정확한 모델 ) 여기서 모델의 좋고 나쁨을 어떻게 평가할 수 있을까? cost function은 모델의 예측 값이 실제 데이터와 얼마나 다른지를 나타내는 값으로, 잘 학습된 모델일수록 낮은 cost를 갖는다. 위 모델에서는 W=1 일 때, cost=0이며, W가 1에서 멀어질수록 cost가 높아진다. Linear Regression 에서 쓰이는 cost function은 Mean Squared Error이며 MSE라.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 11. 30.
[Pytorch] 02 Linear regression 은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. 이번 챕터에서 모델링하려는 것은 공부시간과 점수의 상관관계이다. 내가 4시간을 공부했다면 몇 점 정도를 받을 수 있을까? 를 예측하는 것이다. 모델의 학습을 위한 데이터는 "torch.tensor"의 형태이며, 입력과 출력을 각기 다른 텐서에 저장한다. 입력은 x_train, 출력은 y_train 로 표기한다. 1 2 3 4 5 6 7 import torch import numpy as np x_train = torch.FloatTensor([[1], [2], [3]]) y_train = torch.FloatTensor([[2], [4], [6]]) print(x_tra.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 11. 30.
[Pytorch] 01-2 Tensor Manipulation 2 글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. GitHub - deeplearningzerotoall/PyTorch: Deep Learning Zero to All - Pytorch Deep Learning Zero to All - Pytorch. Contribute to deeplearningzerotoall/PyTorch development by creating an account on GitHub. github.com View (Reshape) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 import numpy as np import torch t = np.array([[.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 11. 26.
[Pytorch] 01-1 Tensor Manipulation 1 글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. GitHub - deeplearningzerotoall/PyTorch: Deep Learning Zero to All - Pytorch Deep Learning Zero to All - Pytorch. Contribute to deeplearningzerotoall/PyTorch development by creating an account on GitHub. github.com 앞으로 다룰 가장 기본적인 단위인 벡터(Vector), 매트릭스(Matrix), 텐서(Tensor)에 살펴본다. 위의 그림에는 없지만, 차원이 없는 값을 스칼라(Scalar)라고 한다. 첫 번.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 11. 26.
도커[Docker] Instruction 도커(docker)란? "저 사람 컴퓨터에서는 되는데, 내 컴퓨터에서는 안돼!"와 같은 상황을 방지할 수 있다. 도커(docker)는 모두에게 동일한 환경에서 사용할 수 있도록 도와주는 것. 도커(docker)는 컨테이너(container) 기반의 가상화 시스템이다. 우선 가상화(virtualization)는 실제는 없지만 있는 것처럼 보여주는 것이다. 예를 들어 VirtualBox를 사용해서 윈도우즈 안에 윈도우를 띄운다거나, Mac OS에서 Parallels를 사용해서 윈도우즈를 띄우는 것 등을 가상화의 한 가지인 가상 머신이라 부른다. 이해를 돕기 위한 방법으로 집 하나를 여러 개의 방으로 쪼개서 사용하는 것과 같은 원리이다. 가상화를 통해 하나의 서버를 여러개의 가상 서버로 쪼개서 사용자에게 제공.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 11. 18.
[알고리즘][병합정렬][MergeSort][정렬][파이썬][Python]-정리 및 코드 Merge Sort(병합 정렬) 병합 정렬은 안정 정렬에 속하며, 분할 정복 알고리즘의 하나입니다. 아이디어 병합 정렬은 분할 정복 알고리즘을 사용한다. 분할 정복은 문제를 작은 2개의 문제로 분리하고 각각을 해결한 다음 결과를 모아서 원래의 문제를 해결하는 전략이다. 분할 정복은 일반적으로 재귀 호출을 사용하여 구현한다. 병합 정렬은 다음의 과정을 갖는다. 1. 분할: 입력 리스트를 같은 크기의 2개의 부분 리스트로 분할한다. 2. 정복: 부분 리스트를 정렬한다. 여기서 부분 리스트가 충분히 작지 않다면 재귀 호출을 통해 다시 분할 정복을 한다. 3. 결합: 정렬된 부분 리스트를 하나의 리스트로 병합한다. 병합 정렬 과정 - 추가적인 리스트가 필요하다. - 각 부분 리스트를 정렬할 때도 병합 정렬을 재.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 9. 3.
[알고리즘][퀵정렬][QuickSort][정렬][파이썬][Python]-정리 및 코드 Quick Sort(퀵 정렬) 퀵 정렬은 불안정 정렬에 속하며, 다른 원소와의 비교만으로 정렬을 수행하는 비교 정렬에 속합니다. 퀵 정렬은 분할 정복 알고리즘의 하나로, 평균적으로 매우 빠른 수행속도를 보입니다. 분할 정복 알고리즘을 사용하는 병합 정렬(merge sort)와 다르게 퀵 정렬은 비균등하게 분할합니다. 아이디어 퀵 정렬은 위에서 언급한대로 분할 정복 알고리즘을 사용한다. 분할 정복은 문제를 작은 2개의 문제로 분리하고 각각을 해결한다음 결과를 모아서 원래의 문제를 해결하는 전략이다. 분할 정복은 일반적으로 재귀 호출을 사용하여 구현한다. 과정은 다음과 같다. 리스트에 있는 요소 하나를 선택한다. 이를 피벗(pivot)이라고 한다. 피벗을 기준으로 피벗보다 작은 요소들은 모두 피벗의 왼쪽으로.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 9. 3.
[프린터][프로그래머스][programmers][큐/스택][파이썬] 문제링크 https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42587 코딩테스트 연습 - 프린터 일반적인 프린터는 인쇄 요청이 들어온 순서대로 인쇄합니다. 그렇기 때문에 중요한 문서가 나중에 인쇄될 수 있습니다. 이런 문제를 보완하기 위해 중요도가 높은 문서를 먼저 인쇄하는 프린 programmers.co.kr 문제 소스코드 #Python 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 from collections import deque def solution(priorities, location): queue=deque( [ [v,i] for i, v in enumerate(priorities)]) answer=0 while len(queue).. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 4.
[기능개발][프로그래머스][programmers][큐/스택][파이썬] 문제링크 https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42586 코딩테스트 연습 - 기능개발 프로그래머스 팀에서는 기능 개선 작업을 수행 중입니다. 각 기능은 진도가 100%일 때 서비스에 반영할 수 있습니다. 또, 각 기능의 개발속도는 모두 다르기 때문에 뒤에 있는 기능이 앞에 있는 programmers.co.kr 문제 소스코드 #Python 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 def solution(progresses, speeds): queue=[] for p, s in zip(progresses, speeds): if len(queue)==0 or queue[-1][0] 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 4.
파이썬(python) 메모리 관리 2 파이썬은 어떻게 메모리 관리를 하는가? - 파이썬은 C/C++과 같이 프로그래머가 직접 메모리 관리를 하지 않고 레퍼런스 카운트(Reference Counts)와 가비지 컬렉션(Automatic Garbage Collection)에 의해 관리됩니다. 레퍼런스 카운트(Reference Counts) - 파이썬은 내부적으로 malloc()와 free()를 많이 사용하기 때문에 메모리 누수의 위험이 있습니다. 이런 이슈가 있기 때문에 파이썬은 메모리를 관리하기 위한 전략으로 레퍼런스 카운트를 사용합니다. - 레퍼런스 카운트란 파이썬의 모든 객체에 카운트를 포함하고, 이 카운트는 객체가 참조될 때 증가하고, 참조가 삭제될 때 감소시키는 방식으로 작동됩니다. 이때 카운트가 0이 되면 메모리가 할당 해제됩니다. 1.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 4. 30.
파이썬(python) 메모리 관리 1 파이썬의 메모리 관리는 대부분 Python Memory Manager에 의해 수행되지만 최상의 코딩 방법과 Python Memory Manager 작동 방식에 대한 이해는 보다 효율적이고 유지 관리 가능한 코드로 이어질 수 있습니다. 개발자를 위한 메모리 관리에서 가장 중요한 부분은 메모리 할당(memory allocation)입니다. 컴퓨터의 실제 또는 가상 메모리에 빈 공간 블록을 할당하는 프로세스를 이해하는 것이 중요합니다. 메모리 할당에는 두 가지 유형이 있습니다. 1. 정적 메모리 할당 - 프로그램 컴파일시 메모리가 할당됩니다. 이에 대한 예는 C/C++에 있으며 고정 크기로만 정적 배열을 선언합니다. 메모리는 컴파일할 때 할당되며, 스택은 정적 할당을 구현하는 데 사용됩니다. 이 경우 메모리를.. 공감수 3 댓글수 0 2021. 4. 30.

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