이번 포스팅에선 간단하게 Keras를 이용하여 CNN모델을 만들고 학습, 예측한다. CNN의 학습과정을 전체적으로 따라가 보자. CNN의 개념이 익숙지 않다면 이전 포스팅을 보고 오자. [이전 포스팅: https://mengu.tistory.com/23] [CNN basic] 합성곱 층, 풀링 층 CNN basic 합성곱 층, 풀링 층 CNN(Convolutional neural network)이란? 합성곱 신경망은 시각 피질 안의 뉴런 작동방식을 본 따 만들어진 네트워크이다. 위 그림은 실제 시각피질의 뉴런이 작동하는 방식이 mengu.tistory.com MNIST 데이터셋 MNIST 데이터셋은 손글씨 데이터 셋이다. 해당 포스팅에선, 이미지를 바탕으로 손글씨를 0~10까지 분류하는 모델을 만들 것이..

CNN basic 합성곱 층, 풀링 층 CNN(Convolutional neural network)이란? 합성곱 신경망은 시각 피질 안의 뉴런 작동방식을 본 따 만들어진 네트워크이다. 위 그림은 실제 시각피질의 뉴런이 작동하는 방식이다. 인간의 눈은 사물을 한 번에 받아들여 인식하는 것이 아니다. 사물이 쪼개져서 입력되고, 이것들이 뉴런 연결들을 거쳐 하나의 이미지로 인식된다. 국부 수용장이라는 부분(동그라미)들이 뉴런에 입력되고, 이 입력값들이 다시 깊게 연결되며 복잡한 패턴의 값들을 도출한다. 이와 같이, 합성곱 신경망에서도 이미지를 부분 부분으로 쪼개서 입력값으로 들어간다. 이 입력 값들은 뉴런의 연결 속에서 더 의미 있고, 깊은 특징들로 변하여 출력된다. * 본 포스팅은 Keras와 Tensorf..

최근 Toy project를 진행하던 도중, 감정을 분류하는 프로세스에 관심이 생겼다. 감정 분류는 어떤 모델로 하고 있을까?라는 궁금증이 생겨 가볍게 읽어보게 되었다. 내용은 간단하다. [Source url: https://arxiv.org/pdf/1706.00188.pdf , Cornell University] 1. Summary 혐오표현 Detection은 AI챗봇, 추천 알고리즘, 감정 분석에 중요하다. 하지만 NLP 구조의 복잡성 때문에 쉽지 않다. 저자는 Deep learning Model을 써서 Hate speech detection을 시도했으며, 성과가 있었다. * 딥러닝은 활성화된지 오래되지 않았다. 2017년에 논문이 발간되었으며, 당시엔 DL로 시도한 것만으로 의미가 있었던 것으로 생..

오늘 리뷰할 paper는 2014년에 발표된 논문 'NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE'이다. 이다. 기존의 Seq2Seq 방식에서 확장된 Attention 기법을 제안하여 많은 주목을 받았다. Attention 기법은 NLP 영역에서 필수로 알아야 하는 메커니즘이다. [Source url: https://arxiv.org/abs/1409.0473 , Cornell University] [Github url: https://github.com/bentrevett/pytorch-seq2seq/blob/master/3%20-%20Neural%20Machine%20Translation%20by%20Jointly%20Lea..

https://www.kaggle.com/code/miingkang/ml-from-the-beginning-to-the-end-for-newbies?scriptVersionId=91431811 ML from the beginning to the end (For newbies🐢) Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from multiple data sources www.kaggle.com [원본 Kaggle kernel] 도움이 되셨다면, Upvote 누르자 >_

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