실습7 시계열 데이터를 예측하는 LSTM 구현 개발 환경 : pycharm-community-2020.2 (무료 에디션) Anaconda, python3.7, Windows 10 세계항공 여행승객 수의 증가 데이터를 활용해 다음 달의 승객 수를 예측한다. 1. 패키지 임포트 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import model_selection from keras import models, layers from keraspp import skeras - pandas 는 엑셀같이 시트로 관리되는 데이터를 처리하는 패키지 - numpy 는 숫자로 된 데이터 행렬을 처리하는 패키지 - model_selection() 은 데이터를 학습과 .. 2020. 8. 27. RNN(순환신경망) 문장을 판별하는 LSTM 케라스로 구현 실습 개발 환경 : pycharm-community-2020.2 (무료 에디션) Anaconda, python3.7, Windows 10 순환신경망은 계층의 출력이 순환하는 인공신경망이다. 순환방식은 은닉 계층의 결과가 다음 계층으로 넘어가고 다시 자기 계층으로 다시 돌아온다. RNN은 신호를 순환하여 시계열 신호와 같이 상호 관계가 있는 신호를 처리하는 인공신경망이다. 그런데 이런 단순한 방식으로 구현하면 경우에 따라 학습이 제대로 이루어지지 않는다. - 출력된 신호가 계속 순환하면 활성화 함수를 반복적으로 거치게 되어 경사값을 구하기가 힘들다. 가장 많이 사용되는 RNN 방식은 LSTM (long-term shot term memory)이다. 이 글에서는 LSTM을 이용하여 문장의 의미를 이해하는 예제를 .. 2020. 8. 25. 컬러 이미지를 분류하는 DNN 구현 실습 개발 환경 : pycharm-community-2020.2 (무료 에디션) Anaconda, python3.7, Windows 10 DNN(심층신경망) 구현 2번 째 실습 이번에는 컬러이미지! 1. 데이터 불러오기 사용한 데이터셋은 CIFAR-10 이다. 10가지 사물이 담긴 컬러이미지로, 총 6만장이고 크기는 32 * 32 이다. 컬러 이미지는 3가지 채널(각각 RGB) 로 구성된다. 데이터를 불러오는 패키지 import numpy as np from keras import datasets from keras.utils import np_utils 재사용성을 고려해 데이터 불러오기 코드를 함수로 만들어서(Data_func) 불러오기 할 것이다. def Data_func(): (X_train, y_tra.. 2020. 8. 20. 필기체를 분류하는 DNN 구현 실습 개발 환경 : pycharm-community-2020.2 (무료 에디션) Anaconda, python3.7, Windows 10 1. 기본 파라미터 설정 Nin = 784 Nh_l = [100, 50] number_of_class = 10 Nout = number_of_class - Nout는 분류할 클래스 수와 같은 10개로 설정한다. (0~9까지의 필기체 구분 = 10개) - 은닉 계층은 2개, 각각의 은닉 노드를 100과 50으로 지정했다. 2. 모델 구현 from keras import layers, models class DNN(models.Sequential): def __init__(self, Nin, Nh_l, Nout): super().__init__() self.add(layers... 2020. 8. 19. 이전 1 2 다음
