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또 다른 생성모델: VQ-VAE

Vector-Quantized Variational Autoencoders (keras.io)https://keras.io/examples/generative/vq_vae/VQ-VAEs: Neural Discrete Representation Learning | Paper + PyTorch Code Explained - YouTubeIn traditio...

인공신경망을 활용한 데이터 기반 결정구조 탐색

인공신경망을 활용한 데이터 기반 결정구조 탐색Crystal structure prediction in a continuous representative space - ScienceDirect문제: 알려진 결정구조들과 유사한 새로운 결정구조들을 찾아라! (예를 들어, matminer를 활용하면 알려진 결정구조들을 다운로드 받을 수 있다. 다수의 결정구조들...

anaconda, 파이썬 설치와 딥러닝 준비 [keras --> tf.keras]

Anaconda3 (아나콘다3)?아나콘다는 패키지 관리와 디플로이를 단순케 할 목적으로 과학 계산을 위해 파이썬과 R 프로그래밍 언어의 자유-오픈 소스 배포판이다. 패키지 버전들은 패키지 관리 시스템 conda를 통해 관리된다. 아나콘다 배포판은 1300만 명 이상의 사용자들이 사용하며 윈도우, 리눅스, macOS에 적합한 1,400개...

AI_in_Practice: Scikit-learn and Keras 가장 쉬운 기계학습 강의록 [Scikit-learn and Keras] [예제 프로그램 묶음]

통계 물리학분과 겨울학교 [2020년 1월13일--17일](http://incredible.egloos.com/7477666) 강의록  Machine Learning in Practice: Scikit-learn & Keras [강의 자료][슬라이드 주석이 포함됨.]20200113_stats_w_ihlee_part1.pdf202...

가장 쉬운 드랍아웃 [Keras]

가장 쉬운 드랍아웃 [Keras]딥러닝에서 과적합(overfitting)을 피할 수 있는 방법으로 드랍아웃 방법이 아주 유명하다. 2012년 탄생하였다.딥러닝의 역사와 함께 시작하였다.극도로 구현이 간단한 알고리듬이다. 알고리듬이라고 말하기에 민망할 정도이다. 하지만, 그 효과는 실로 엄청난 것이였다.난공불락처럼 여겨져 왔었던...

가장 쉬운 CNN (convolutional neural network) 예제

가장 쉬운 CNN (convolutional neural network) 예제https://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_network이미지 인식에서 압도적 성능을 발휘한 네트워크 모델이 CNN이다. 딥러닝의 시작을 알리는 알고리듬들 중 하나이다.인공 신경망 발전의 역사에서 아주 중요한 의미를 가진...

가장 쉬운 VAE (variational autoencoder) 예제

가장 쉬운 VAE (variational autoencoder) 예제https://en.wikipedia.org/wiki/Autoencoder#Variational_autoencoder_.28VAE.29https://towardsdatascience.com/understanding-variational-autoencoders-vaes-f70510919f...

가장 쉬운 AE (autoencoder) 예제

가장 쉬운 AE (Autoencoder) 예제https://en.wikipedia.org/wiki/Autoencoderhttps://www.jeremyjordan.me/autoencoders/Imagination is more important than knowledge (지식보다 상상) : 볼츠만 머신 [설명] (egloos.com)\[ \v...

가장 쉬운 GAN (generative adversarial network) 예제

가장 쉬운 GAN (generative adversarial network) 예제아래의 컴퓨터 프로그램은 생성적 대립망(GAN) 모델을 아마도 가장 쉽게  이해할 수 있게 해주는 것이다. 다른 예제보다 상대적으로 빠를 실행속도 또한 GAN 알고리듬을 이해하는데 도움이 된다. 아래 그림에서 붉은색 sin 함수를 모양을 형성할 수...

가장 쉬운 딥러닝: 2중 클래스 분류, 다중 클래스 분류, 회귀 [Keras]

가장 쉬운 딥러닝: 2중 클래스 분류, 다중 클래스 분류, 회귀가장 쉬운 딥러닝 pima, iris, housing [deep learning, keras]Pima 인디언 당뇨병 문제 딥러닝에서는 과적합 (overfitting) 현상이 나타나지 않는 것을 확인하는 것이 가장 중요하다.Relu, Gaussian initializ...
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