CNN CNN은 아래 사진 처럼 convolution 과정과 Pooling 과정을 반복 한후 Fully connected layer를 통해서 데이터를 출력 합니다. pytorch에서 conolution과 pooling 과정을 어떻게 적용하는지 알아보겠습니다. Convolution Layers pytorch에서는 Convolutoin연산을 위해 Conv2d를 많이 사용합니다. Conv2d의 파라미터에대해 알아 보겠습니다. Parameters in_channels (int) : input 이미지 채널 수 out_channels (int) : ouput 데이터의 채널 수 kernel_size (int or tuple) : kenrl의 사이즈 stride (int or tuple, optional) : Stri..

Tranformer를 이용한 한-영 번역 모델 입니다. Ai hub의 기계독해 데이터 사용(한-영 번역) 하였습니다. 모델 성능을 끌어 올리기 보다는 단순히 모델을 이해하고 활용해보기 위해 작성한 코드입니다. 코드는 나동빈님의 깃허브에서 많은 부분을 참고하였습니다. 코드시작 데이터 불러오기 import pandas as pd from glob import glob data = glob('./한영번역/*.xlsx') data ['./한영번역/5_문어체_조례.xlsx', './한영번역/2_대화체.xlsx', './한영번역/1_구어체(2).xlsx', './한영번역/1_구어체(1).xlsx', './한영번역/3_문어체_뉴스(2).xlsx', './한영번역/3_문어체_뉴스(3).xlsx', './한영번역/3_문..

뉴스 카테고리 분류 모델 대회 데이터 다운 링크 private score : 0.67608 , public score : 0.70427 사용 모델 : LSTM 누구나 이해하기 쉽게 가장 간단하게 설계한 모델입니다. 참고사이트 : 위키 독스 import pandas as pd train = pd.read_csv('train_data.csv') test = pd.read_csv('test_data.csv') 간단한 EDA train.head() index title topic_idx 0 0 인천→핀란드 항공기 결항…휴가철 여행객 분통 4 1 1 실리콘밸리 넘어서겠다…구글 15조원 들여 美전역 거점화 4 2 2 이란 외무 긴장완화 해결책은 미국이 경제전쟁 멈추는 것 4 3 3 NYT 클린턴 측근韓기업 특수관계..

Pytorch를 이용해 이미지 데이터를 분류 해보도록 하겠습니다. 실습을 위해 사용한 데이터는 데이콘 에서 다운 받으실 수 있습니다. 해당 대회는 28 x 28 pixel 크기의 손글씨 이미지가 어떤 숫자를 담고 있는지 분류하는 것이 목표입니다. 라이브러리 불러오기 우선 실습에 필요한 라이브러리를 불러오도록 하겠습니다. import warnings warnings.filterwarnings(action='ignore') import os import pandas as pd import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from sklearn.model_selection import tra..

Efficient net 은 2019 CVPR에 발표된 MnasNet: Platform-Aware Neural Architecture Search for Mobile 의 저자인 Mingxing Tan*과 *Quoc V. Le 가 쓴 논문이며 Image Classification 타겟의 굉장히 성능이 좋은 Model인 EfficientNet을 제안하였습니다. Intorduction ConvNet의 성능을 올리기 위해 scaling up을 시도하는 것은 일반적은 일 입니다. 잘 알려진 ResNet은 ResNet-18 부터 ResNet-200 까지 망의 깊이(depth)를 늘려 성능 향상을 이루어 냈습니다. scaling up 하는 방식은 크게 3가지가 있습니다. 신경망의 depth(깊이)를 늘리는 것 cha..