파이토치12 [딥러닝 파이토치 교과서] 생성 모델 생성 모델 - 주어진 데이터를 학습하여 데이터 분포를 따르는 유사한 데이터를 생성하는 모델 생성 모델 개념 - 이미지를 분류하는 것을 판별 모델이라고 하면, 판별 모델에서 추출한 특성들의 조합을 이용하여 새로운 이미지를 생성하는 것을 생성 모델이라고 함(입력 이미지에 대한 데이터 분포를 학습하여 새로운 이미지를 생성하는 것이 목표) 생성 모델의 유형 - 생성 모델의 유형에는 모델의 확률 변수를 구하는 '변형 오토인코더 모델(명시적 방법)'과 확률 변수를 이용하지 않는 'GAN 모델(암시적 방법)'이 있음 - 변형 오토인코더는 이미지의 잠재 공간에서 샘플링하여 완전히 새로운 이미지나 기존 이미지를 변형하는 방식으로 학습을 진행하며, GAN은 생성자와 판별자가 서로 경쟁하면서 가짜 이미지를 진짜 이미지와 최.. 2023. 7. 23. [딥러닝 파이토치 교과서] 강화 학습 딥러닝 파이토치 교과서 책에는 강화학습 내용이 간단하게 소개되어 있어 유튜브와 다른 책을 참고하였음 https://youtu.be/cvctS4xWSaU 노승은(2020). 바닥부터 배우는 강화 학습. 어떤 환경에서 어떤 행동을 했을 때 그것이 잘된 행동인지 잘못된 행동인지 판단하고 보상(또는 벌칙)을 주는 과정을 반복해서 스스로 학습하게 하는 분야 환경이란 에이전트가 다양한 행동을 해 보고, 그에 따른 결과를 관측할 수 있는 시뮬레이터 에이전트는 환경에서 행동하는 주체 상태는 에이전트가 관찰 가능한 상태의 집합 행동이란 에이전트가 상태에서 가능한 행동 강화 학습의 문제들은 마르코프 결정 과정으로 표현하고, 이 마르코프 결정 과정은 모두 마르코프 프로세스에 기반함 마르코프 프로세스 마르코프 프로세스(MP).. 2023. 6. 24. [딥러닝 파이토치 교과서] 클러스터링 클러스터링 특성이 비슷한 데이터끼리 묶어 주는 머신 러닝 기법 머신 러닝 알고리즘에 딥러닝을 적용한다면 성능이 더 향상될 수 있음 K-평균 군집화 클러스터 개수를 편리하게 결정할 수 있는 방법으로 클러스터 개수와 WCSS(Within Cluster Sum of Squares) 간 관계를 그래프로 표현한 후, WCSS 변경이 평평하게 하락하는 구간을 선택하는 것임 WCSS는 모든 클러스터에 있는 각 데이터가 중심까지의 거리를 제곱하여 합을 계산한 것(데이터가 n개 있고, 클러스터 개수가 n개일 때 WCSS는 0이 되지만 의미 없는 결과임) -> 엘보 그래프를 활용할 수 있음 학습 결과 center_shift: 각 클러스터의 중심 이동 거리 iteration: 반복 횟수 tol: 학습을 중지할 기준이 되는 .. 2023. 6. 24. [딥러닝 파이토치 교과서] 자연어 처리를 위한 임베딩 임베딩 사람이 사용하는 언어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 벡터로 변환하는 과정 희소 표현 기반 임베딩 희소 표현은 대부분의 값이 0으로 채워져 있는 경우로, 대표적으로 원-핫 인코딩이 있음 원-핫 인코딩(아래의 이미지 참고) 단어끼리 관계성 없이 서로 독립적임 하나의 단어를 표현하는 데 말뭉치에 있는 수만큼 차원이 존재해야 함 횟수 기반 임베딩 단어가 출현한 빈도를 고려하여 임베딩하는 방법 대표적으로 카운터 벡터와 TF-IDF가 있음 카운터 벡터 문서 집합에서 단어를 토큰으로 생성하고 각 단어의 출현 빈도수를 이용하여 인코딩해서 벡터를 만드는 방법(사이킷런의 CountVectorizer() 사용하여 코드 구현 가능 -> 값은 해당 단어가 나온 횟수) 문서 벡터는 단어 사전의 크기와 동일한 차원을 가지며, .. 2023. 6. 18. 이전 1 2 3 다음
