NeuroWhAI의 잡블로그

'코딩셰프의 3분 딥러닝 케라스맛'이란 책으로 케라스에 입문합니다. 텐서플로 책을 끝냈기 때문에 좀 수월하지 않을까 싶습니다. 라이브러리 자체도 고수준이고... 무엇보다 마음에 들었던건 케라스라는게 사실 거대한 레퍼라는 설계? 텐서플로 위에 케라스, MXNet 위에 케라스, CNTK 위에 케라스... ㅎㄷㄷ 대체 코드를 어떻게 짜면 이런게 되는거지. 첫 케라스 코드: 1234567891011121314151617181920import kerasimport numpy as np # 문제x = np.array([0, 1, 2, 3, 4])y = x * 2 + 1 # 신경망 생성model = keras.models.Sequential()model.add(keras.layers.Dense(1, input_sha..

※ 이 글은 '골빈해커의 3분 딥러닝 텐서플로맛'이라는 책을 보고 실습한걸 기록한 글입니다. 드디어 마지막 챕터네요. 이건 이해하느라 좀 힘들었습니다 ㅠㅠ 심지어 코드도 길어서 타이핑하느라 손가락 부러지는 줄. agent.py: model과 game을 import해서 최종 로직을 작성합니다. 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114..

사지방에서 텐서플로를 돌리기엔 뭐해서 어떻게든 다른 방법을 통해 실습할 수 있었습니다. 딱 두 달 걸렸네요. 정말 잘 샀다고 생각하는 책입니다. 전체적인 난이도는 다른 책에 비해서 쉽습니다. 애초에 이론적인 설명은 구현에 딱 필요한 수준으로만 알려주기 때문에 쉬울 수 밖에요. 책 소개에도 있지만 수식이라곤 y = Wx+b 뿐입니다. 그래서 이론적인 내용을 몰라도 코드를 돌려보면서 대충 흐름을 이해하기에 딱 좋습니다. 다만 저처럼 저수준적인 원리를 알아야 맘이 편안해지시는 분들은 코드 이해하고 작성하는 시간보다 검색하는 시간이 더 오래 걸리실겁니다. 마지막 챕터에서 DQN이 나오는데 DQN은 이론적인 내용을 배운적이 없고 검색해도 잘 안나와서 상당히 오래걸렸습니다. CNN, GAN 같은건 3일 정도면 됬는..

다른 사람들의 풀이들을 보면 가끔 fio라고 Fast IO의 약자일것 같은 네임스페이스 안에 빠르게 입력을 받고 출력할 수 있는 수제 라이브러리를 사용합니다. 저는 귀찮아서 그렇게 안하다가 오늘 단어 정렬 문제에서 입출력을 cin, cout에서 단순히 scanf, printf로 바꿨을 뿐인데 무려 20배의 속도차이가 나는걸 보고 참...

자막도 달려 있네요.노래가 좋아서 채널에 들어가봤더니 이미 들은 노래가 한가득...바로 구독했습니다.

골빈해커 책의 마지막 챕터인 DQN을 보는데 비용 함수의 정의가 이해가 안되서 하루종일 사무실에서 코드랑 공식만 보고 있었네요... 공식은 cost = 평균 {보상 + max(targetQ(다음 상태)) - predictQ(현재 상태)}2 좀 생략됬지만 핵심적인 부분만 보면 이렇게 생겨먹었습니다. targetQ, predictQ는 상태를 받아서 그 상황에 할 수 있는 각 행동의 점수(가치=Q)를 출력하는 신경망입니다. predictQ가 학습이 이뤄지는 신경망이고 targetQ는 일정 주기로 predictQ와 같게 갱신되는, 그냥 고정된 녀석이라고 봐도 됩니다. 보상은 현재 상태에서 한 어떤 행동으로 인해 변경된 게임 상태에 대한 점수를 의미합니다. 제가 이해가 안됬던건 왜 targetQ에 다음 상태를 넣..

일단 제목만 보면 이걸 어따 쓰냐는 생각이 드시겠지만 저는 필요합니다 흑흑... 얼마전부터 사지방에서 티스토리 블로그들에 접속할 수 없게 되었습니다. 저야 물론 어떻게든 볼 수 있고 구글에서도 '저장된 페이지 보기'라는 기능을 제공해줘서 그나마 연명하고 있었는데 아무래도 너무 불편했습니다. 그래서 문뜩 떠오른게 그냥 크롬 확장 프로그램을 만들면 어떻게 되지 않을까? 싶어서 무작정 개발에 돌입했습니다. 그렇게 나온게 이 똥덩어ㄹ... 동작은 대충 이러합니다. 사용자가 티스토리 블로그로 접속하는게 확인되면 그 URL을 가지고 해당 탭을 구글 캐시 URL로 리다이렉트 시킵니다. 그런데 만약 구글 캐시가 없다는게 확인되면 아카이브 URL로 다시 리다이렉트 시키게 됩니다. 이게 끝입니다. 단순하죠. 네... 당연..

최근들어 한국에 지진이 자주 발생하고 이에따라 불안감을 나타내는 사람들이 많아지고 있습니다. 그중 몇분은 이런 불안감을 해소하고자 직접 지진계 파형을 보고싶어하시는 분들도 계시는데요. 이 글에서 알려드리긴 하겠지만 사실 비추천 드립니다. 일단 PC에서만 돌아가는데다가 알람기능도 없어서 불편하고 전문적인 지식이 없는 개인이 다루기엔 툴이 어렵습니다. 무엇보다 오히려 지진계에만 감지되는 매우 작은 파형을 가지고 두려움을 느끼실 수 있기 때문입니다. (실제로 실시간 지진계 방송의 채팅을 보면 그런 분들이 많이 계십니다.) 또한 너무 많은 사람들이 이 툴을 써서 자료를 받게 되면 파형 서버에서 아예 전체 차단을 하지 않을까 하는 불안감도 있습니다. 이 점을 염두에 두신 뒤 다시 한번 생각해보시기 바랍니다. 그래..

※ 이 글은 '골빈해커의 3분 딥러닝 텐서플로맛'이라는 책을 보고 실습한걸 기록한 글입니다. 이론적인 설명은 저도 여기서 공부하면 될것 같고 그냥 책에 나온대로 따라만 해봤습니다. 이번엔 이미 만들어진 모델을 사용하는거라서 아래의 단계로 진행되었습니다. 학습할 꽃 데이터 다운로드 Inception 모델을 학습시키는 스크립트 다운로드 꽃 데이터로 모델 학습 학습된 모델을 불러와서 사용 이 글에는 4번 단계만 적었습니다. 모델을 불러와서 사용하는 코드: 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152#-*- coding: utf-8 -*- import sysimport tensorflo..

Bad Apple은 이전부터 좋아했던 영상, 노래인데케모노 프렌즈로 패러디되고 스토리까지 담겨있어서 너무 감동먹었습니다.