NeuroWhAI의 잡블로그

이해하기 더럽게 힘드네요. tf.layers.dense는 densely-connected layer, 즉 아래 사진처럼 흔히 보이는 '완전연결계층'을 만들어줍니다. 출처 : https://www.slideshare.net/ssuser77ee21/convolutional-neural-network-in-practice 텐서플로 책을 보면서 이정도만 알아도 문제가 없었는데 Seq2Seq 예제에서 3차원 input을 dense에 넘기는 코드를 보고 어떻게 이게 가능한지 이해가 안됬습니다. 이전엔 (batch, input size)차원의 입력만 사용해서 내부 가중치 행렬인 kernel은 (input size, output size)차원이겠고 matmul로 행렬곱 연산하는거겠지 했는데 아닌거였습니다. Seq2Se..

흐리구요~ 망했구요...흑흑...

※ 이 글은 '골빈해커의 3분 딥러닝 텐서플로맛'이라는 책을 보고 실습한걸 기록한 글입니다. 아주 간단한 예시입니다. 4글자로 된 단어가 있을때 앞의 3글자만 보고 마지막 글자를 예측하는 신경망을 설계합니다. 예) 'wor' -> 'd' 코드: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 ..

https://doc.rust-lang.org/std/primitive.str.html#method.matches 1 2 fn matches(&self, pat: P) -> Matches where P: Pattern cs 대충 이렇게 생긴 str에 있는 메소드 입니다. 입력으로는 Pattern을 받는데 일단 &str, char, 클로저를 넣을 수 있습니다. Pattern에 관해서는 나중에 공부해서 올려보겠습니다. Matches를 반환하는데 요놈이 Iterator를 구현하고 있으므로 결과를 다양하게 사용할 수 있습니다. 아래처럼 collect부터해서 count로 개수를 알수도 있고 각 값을 따로 처리할수도 있습니다. 1 2 3 4 5 let v: Vec = "abcXXXabcYYYabc".matches(..

책에서 RNN이 나왔습니다. RNN은 시계열 데이터에 적합하다고 하니까 사실 MNIST에는 맞지 않는게 아닌가 싶습니다. 대신 한 이미지를 여러줄로 나눠 윗줄부터 하나씩 입력한다는 형식으로 RNN과 호환성?을 맞췄습니다. 코드: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 #-*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tfimport numpy as np from tenso..

역시 초짜가 건들기엔 너무 무리한것 같습니다 ㅠㅠ 생성기 학습이 잘 안되네요... 판별기에 FC를 넣어서 그런가 아니면 속도좀 올린다고 conv 계층을 두개나 줄여서 그런건지. 코드: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101..

이번에 애니메이션으로 나온 팝팀에픽의 OP가 좋아서 올립니다. 취주악 피아노 8비트

※ 이 글은 '골빈해커의 3분 딥러닝 텐서플로맛'이라는 책을 보고 실습한걸 기록한 글입니다. 넵 이전 예제에 이어서 또 GAN 입니다. 미리 스포(?) 해드리자면 이번 예제는 제가 이해를 덜했습니다... ㅠ 코드: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96..

※ 이 글은 '골빈해커의 3분 딥러닝 텐서플로맛'이라는 책을 보고 실습한걸 기록한 글입니다. GAN(Generative Adversarial Networks)라는 신경망 구조를 이용해서 생성기와 판별기의 경쟁으로 생성기가 사실적인 이미지를 생성하도록 학습시킬 수 있습니다. 이 예제에서는 생성기가 노이즈 입력을 받아 MNIST 이미지와 비슷한 이미지를 생성하도록 하는게 목표입니다. 코드: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 ..

틱택토 인공지능 입니다. https://www.neverstopbuilding.com/blog/2013/12/13/tic-tac-toe-understanding-the-minimax-algorithm13/ 이거 보고 공부했습니당. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93..