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딥러닝5

프로젝트)의료데이터활용한 예측과 블록체인과의 연결성_그라운드X 이번 프로젝트의 목적 내가 설정한 포지션에서 적합한 가설을 세우고 가설을 검증해본다. 가설 검증을 위한 딥러닝 파이프라인을 구축해보는 데 의의를 둔다. (성능보다 의미) 타겟회사 : 그라운드 X (블록체인회사) 블록체인을 활용할수있는 분야는 어떻게 될까? 블록체인(클레이튼 생태계)를 활용한 그라운드 X의 목표 지연 시간이 적은 네트워크 응답성, 안정적이지만 강력한 트랜잭션 처리량, 서비스 체인을 통한 유연한 확장성 및 최종 사용자를 위한 트랜잭션 요금 보조금까지 Klaytn이 제공하는 다양한 기능을 통해 BApp 설계자는 기술의 제약없이 고객을 위한 최상의 경험을 제공할 수 있게 될 것 출처 : www.klaytn.com/ 이중 매일 수많은 데이터들이 전국에서 발생하고 그 양이 방대하면 실용적인 부분이 .. 2021. 4. 26.
시퀀스 투 시퀀스, 어텐션 모델, Attention, Seq2Seq_Day69 영어의 어순과 한국어의 어순이 다르기 때문에 번역시 단어숫자가 다를수 있기 때문에 단어별로 번역하는 건 좋은 방법이 아니다 RNN 을 활용하여 번역을 진행해보자 Encoder & Decoder 인코더는 각 단어를 받아서 "문맥벡터"를 만드는 것 디코더는 "문맥벡터"로부터 기계번역을 시작하는 것 문제점! 1) 단어의 사이즈가 커졌을때 , 문맥벡터가 그 의미를 충분히 담지 못할수 있다. 해결방법! 하나의 문맥벡터로 합치는 것이 아니라 각각의 인코더로부터 문백벡터를 가져와 활용하자 구체적인 방법! attention weight 수치 주목 Teacher Forcing 결과값이 잘못 나왔을때 가만히 놔두면 뒤까지 잘못된 영향을 지속적으로 미칠 수 있다. 이럴경우 중간에 옳은 값을 넣어줌으로써 모델이 잘못 학습되는.. 2021. 4. 15.
Neural Networks(신경망,딥러닝) 주간 키워드 정리_Day61~64 DAY 61 신경망(Artificial Neural Networks) 기초 퍼셉트론 ( input , weight , bias , activation function , output ) 인공신경망 뉴런(노드) activation function : step function(기본) , 시그모이드 , ReLU , softmax 순전파 (순방향 신경망 , feedforward NN) 신경망 층 구성 (Layer) : input layers , hidden layers , otuput layers optimizer : adam , ... loss : sparse_categorical_crossentropy, ... epoch verbose iteration 경사하강법 : 손실값에 대한 미분값을 사용하여 최저의 .. 2021. 4. 8.
퍼셉트론,인공신경망 정리_Day61(2) 퍼셉트론(Perceptron)이란? 퍼셉트론은 다수의 신호를 입력받아 하나의 신호를 출력합니다. 전류가 전선을 타고 흐르는 전자를 내보내듯이, 퍼셉트론 신호도 흐름을 만들고 정보를 앞으로 전달하게 됩니다. 뉴런 or 노드(node) : 원형으로 표현된 것 입력신호(x0, x1, ...)가 뉴런에 입력되면 각각 고유한 가중치(weights, w0, w1, ...)가 곱해지는데, 가중치는 시냅스(synapses)의 연결강도(시냅스의 두께, 개수)와 같은 역할을 함 가중치가 곱해진 값들은 모두 "더해져" 정해진 임계값(threshold)을 넘을 경우에만 다음 노드들이 있는 층(layer)으로 신호가 전해짐 퍼셉트론의 로직 게이트 (논리회로의 진리표) 활성함수 (Activation function) 신경망들의 .. 2021. 4. 5.
딥러닝 기초개념, 인공신경망, 퍼셉트론_Day61 출처 : youtu.be/C2sqt9pG6K0 2021. 4. 5.
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