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Deep Learning12

[DL] ONNX ONNX란? 딥러닝 모델을 저장하고 공유하는 파일 형식.다양한 딥러닝 프레임 워크 (Pytorch, Tensorflow, Keras 등)에서 만든 모델을 공통된 형식을 저장하고 공유할 수 있도록 설계된 파일 포맷이다.  주요 특징 모델 형식- ONNX는 딥러닝 모델의 구조, 연산과정, 학습된 파라미터를 저장하는 표준형식이다.- 데이터를 저장하거나 표현하는 데이터 타입이 아니라, 모델의 청사진을 담는다고 생각하면 된다.- JSON이 여러프로그램이 데이터를 주고 받을 때 사용하는 표준 형식인 것 처럼, ONNX는 딥러닝 모델 교환의 표준이다..!그래프 기반 표현- ONNX 모델은 계산 그래프 형태로 모델을 나타낸다.    ⊙ 노드 (node): 모델의 연산 (예: 합성곱, 활성화 함수)    ⊙ 엣지 (Ed.. 2024. 11. 19.
신경망 keras로 접근하기 - 동일한 코드로 cpu, gpu 모두 사용가능 tensorflow로 만든 코드보다 짧고 쉽게 만들 수 있다. 경사하강법을 이용했던 부분을 'adam'함수를 통해 간단하게 구현 가능from tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Denseimport numpyimport tensorflow as tfseed = 0numpy.random.seed(seed)tf.random.set_seed(seed)X = numpy.array([[0,0], [0,1], [1,0], [1,1]])Y = numpy.array([[0], [1], [1], [0]])# 딥러닝 구조를 결정 (모델을 설정하고 실행하는 부분)model =.. 2024. 6. 5.
신경망의 이해 뉴런: 정보처리를 하는 가장 최소의 단위전위가 임계값을 넘으면 다음 뉴런으로 신호를 전달하고, 임계값에 미치지 못하면 아무것도 하지 않음. 파라미터가 뉴런을 비슷하게 흉내낸 것임. cnn -> 영상처리rnn -> 자연어처리 퍼셉트론  y= ax + by : 출력  a: 가중치  x: 입력   다층 퍼셉트론ex) xor 연산 가운데 숨어있는 은닉층으로 퍼셉트론이 각각 자신의 w와 b를 알아낼 수 있다.>> xor 문제의 해결import numpy as np# 가중치와 바이어스w11 = np.array([-2,-2])w12 = np.array([2,2])w2 = np.array([1,1])b1 = 3b2 = -1b3 = -1# 퍼셉트론def MLP(x, w, b): y = np.sum(w * x) + b .. 2024. 6. 5.
시계열 평활기법 - 1 이동평균법시계열 분석; 하나의 변수에 대한 시간에 따른 관측치 목적- 시계열의 특성(추세, 계절성)을 요약하고, 시간에 따른 패턴(자기상관성)을 분석- 시간에 따른 패턴을 바탕으로 모형화하고 미래값을 예측 * 회귀모형과 달리 다른변수를 도입하지 않고 자신의 변수의 과거 패턴이 미래에도 계ㅆ속된다는 가정하에 변수의 과거값을 바탕으로 미래값 예측 1. 평활화 모형 - 이동평균, 지수평활, 윈터스, 분해법2. 정상적 ARMA 모형 : AR모형, MA3. 비정상적 모형오차 이분산 모형 (금융계열에서 많이 사용)5. 다변량 시계열6. 아어ㅏ어아   이동평균 : MA, 매시점에서 직전 N개 데이터의 평균을 산출하여 평활치를 사용- 단순이동평균 : 시계열데이터가 수평적 패턴인 경우- 이중이동평균 : 시계열데이터가 추.. 2023. 9. 17.
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