기계는 거짓말하지 않는다

입력 신호의 합을 출력 신호로 변환하는 함수를 활성화 함수(Activation Function)라 한다. 임곗값을 경계로 출력 신호가 바뀐다. 신경망에서는 선형 함수일 경우 신경망의 층을 깊게 하는 의미가 없어진다. 미분하였을 때 항상 동일한 gradient가 나오게 된다. 따라서 비선형 함수를 사용한다. Step Function 입력이 0 초과일 경우 1, 그 외 0 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def step_function(x : np): return (x > 0).astype(np.int64) x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1) y = step_function(x) plt.plot(x, y) plt.plot([0, 0..

오름차순 Top-Down Merge Sort #include #include #include #define MAX_SIZE 100 void merge(int arr[], int temparr[], int lo, int mid, int hi) { int i, j, k; for (k = lo; k hi) arr[k] = temparr[i++];// lo ~ mid 전 까지 남은 배열 복사 (right 파트 확인 끝) else if (temparr[j] < temparr[i]) arr[k] = temparr[j++]; else arr[k] = temparr[i++]; } } void mergeSort(int arr[], int temparr[], int lo, int hi) { if (hi

선행: 단층 퍼셉트론 단층 퍼셉트론(Single-Layer Perceptron) AND, OR, NAND 단층 퍼셉트론은 값을 보내는 Input Layer와 출력하는 Output Layer 두 단계로 나뉨 활성화 함수가 사용되지 않으며 입출력 레이어 중간에 Hidden Layer가 추가되면 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)이 된 machine-does-not-lie.tistory.com 퍼셉트론은 층을 쌓아 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)을 만들 수 있다. 단층 퍼셉트론의 AND, OR, NAND를 이용한 층을 하나 더 쌓아 XOR 표현(비선형)이 가능하다. def XOR_gate(x1, x2): o1 = OR_gate(x1, x2) o2 = NAND_ga..

XML ElementTree를 이용한 XML 파일 읽기 import os import glob import xml.etree.ElementTree as ET# import module # 모든 XML 파일 경로를 가져옴 ano_path = sorted(glob.glob(os.path.join("./", "*.xml"))) # XML 파일 하나씩 읽음 for annotation_path in ano_path: # XML 파일 읽기 doc = ET.parse(annotation_path) # 최상위 XML 태그 root = doc.getroot() # text 파일 이름 filename = annotation_path.split("\\")[-1].split(".")[0] + ".txt" # text 저장 경..

파이썬에서 우선순위 큐는 queue 모듈의 PriorityQueue를 import 하고 put. get으로 사용한다. put 시에 임의로 순위를 지정해 줄 수 있다. (ex: q.put(1, "B")) 객체일 경우 조건에 따른 정렬 기준 설정이 가능하다. 부호에 따라 min, max가 바뀐다. from queue import PriorityQueue class TempClass: def __init__(self, string:str, index:int): if type(string) is not str: raise Exception("not string") if type(index) is not int: raise Exception("not integer") self.string = string self..

PyTorch를 이용한 Multiclass ClassificationCustom Datafeature 5개, label 종류 6개로 이루어진 데이터.각 label마다 기본 base 값을 토대로 무작위로 생성 (Total 1200개)import pandas as pddataFrame = pd.read_csv("custom_random_data.csv", delimiter=",");# label 종류 별 feature 표준편차 확인print(dataFrame.groupby("Name").std())표준편차가 큰 F3 feature를 제외한 나머지로 학습을 진행Custom Dataset, Custom Modelclass CustomDataset(Dataset): def __init__(self, data..

특정 데이터 값을 기준으로 나눠 각각 csv로 저장 아래는 하나의 data csv 파일에서 AI 학습용 train, test, valid dataset으로 분리한다. 비율만큼 분리는 sklearn의 train_test_split을 이용했다. def trim_string(x, trim_word_count=100): x = x.split(maxsplit=trim_word_count) x = ' '.join(x[:trim_word_count]) return x def create_split_csv(raw_data_path=".", dest_path=".", label_numbers=[0, 1, 2], train_csv_name="train.csv", valid_csv_name="valid.csv", test_..

C# Windows Forms, Java WindowBuilder와 같은 역할을 한다. GUI Element들을 빠르게 구성할 수 있다. QtDesigner 설치 pip install pyside2 설치 후 파이썬 설치 경로(기본: 사용자폴더\AppData\Local\Programs\Python\Python버전\Lib\site-packages)에 PySide2 디렉터리 내의 designer.exe를 실행한다. 아무것도 존재하지 않는 메인 윈도우는 위 이미지에서 Main Window 선택 - 생성(R)을 선택한다. UI 구성이 끝나고 저장을 하게되면 .ui 확장자로 저장이 된다. PyQt5 설치 pip install pyqt5 pip install pyqt5-tools 순서대로 설치. 파이썬 코드 내에서 ..