1. 벡터 벡터의 원소들은 동질적 한 벡터의 모든 원소는 같은 자료형 또는 같은 모드(mode)를 가진다. 예를 들어 문자형과 수치형을 넣으면 모두 문자형으로 통일된다 > v v [1] "yun" "13" "22" 벡터는 위치로 indexing가능 v[2]는 v의 2번째 원소 벡터는 인덱스를 통해 여러 개의 원소로 구성된 하위 벡터를 반환할 수 있다 v[c(2,3)]은 v벡터의 2번째, 3번째 원소로 구성된 하위벡터 인덱스에 -를 붙이면 해당 번호는 제외한 나머지 번호의 원소를 가져옴 v[-c(2,3)]은 2,3번째 값을 제외한 하위벡터 > v v[2] [1] 21 > v[c(2,3)] [1] 21 42 > v[-c(2,3)] [1] 33 32 5 4 432 21 벡터의 원소들도 이름을 가질 수 있다 >..
1. 2012 AlexNet AlexNet 이전에는 고전적인 svm 등이 대회에서 1등을 했으나 AlexNet 이후 딥러닝 모델이 대회 1등을 놓친 적이 없다 224*224 이미지를 분류하는 CNN 왜 잘되는지 모르겠지만 인간을 모방한다니까 잘될 것 같다던 막연한 믿음의 유망주 딥러닝이 실제 성능을 발휘한 계기 2. 2013 DQN 딥마인드가 처음 개발한 알고리즘 그림에서 보이는 아타리 게임을 인간 수준으로 플레이할 수 있는 강화학습 알고리즘 아무것도 알려주지 않고 마음대로 플레이하게 놔두면, 처음엔 버벅거리다가 점점 스스로 게임을 이해하여 공략법을 익히고 실제로는 고수의 플레이를 보여준다 이후 딥마인드는 구글에 인수되어 알파고를 개발하였다 3. 2014 encoder/decoder 언어를 번역하는 아이..
1. word embedding sequence data의 정보단위인 단어들을 특정한 공간 상의 한 점, 벡터로 표현하는 기법 써야 하는 이유는 위에서도 서술했지만 딥러닝 모델들이 수치를 다루니까, 단어 그대로 넣을 수 없어서 그렇다 word embedding은 그 자체로도 하나의 머신러닝 기술이다. 텍스트 데이터, 공간상 차원 등을 학습 데이터로 주고 학습 후 다른 단어의 최적의 embedding vector를 구한다. 모든 embedding 기법을 관통하는 핵심아이디어는 비슷한 의미를 가지는 단어들은 공간 상에서 비슷한 위치에 두고 그렇지 않은 단어들은 먼 거리에 두어 단어들의 의미 유사도를 반영한 벡터 표현을 제공하는 것이다. ‘cat’ 과 ‘kitty’는 의미상 비슷하므로 서로 비슷한 위치에 두고..
1. scan scan('파일이름')을 통해 단순한 벡터 형태의 파일을 읽어들인다 > scan('/cloud/project/file.txt') Read 3 items [1] 123 4 5 2. read.csv read.csv('파일이름', header=T, stringsAsFactors=, as.is=, na.strings=)를 통해 CSV 파일을 읽는다 header=T를 하면 맨 첫줄을 변수명으로 인식함 > student str(student) 'data.frame':7 obs. of 5 variables: Name:chr"Jane""Julia""Tom""Mike"... Age : int 21 22 25 22 23 21 26 $ Height : int 168 157 178 182 1..
1. stride filter가 매 스텝 convolution할 때마다 다음회에 얼마나 이동할지 2차원의 경우 stride는 2차원이다, (옆으로 얼마나 이동할지 * 아래로 얼마나 이동할지) 2. padding 일반적으로 input, output은 convolution 연산으로 크기가 서로 달라짐 보통은 output이 input보다 차원이 줄어든다 보통 convolution을 하면 input의 가장자리 빨간색 부분의 정보가 짤린다 그렇지만 input의 모든 정보를 가져오는게 좋지 않겠는가 그래서 input과 output의 크기가 동일했으면 하는 마음이 있다 가장자리 주변에 padding을 하여 모든 정보를 가져오도록 만든다 stride=1인 경우 적절한 크기의 패딩을 사용하면 반드시 input과 outp..
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