딥러닝 예제 코드

이 게시물의 코드는 GitHub (https://github.com/JordiTorresBCN/DEEP-LEARNING-practical-introduction-with-Keras)의 Jupyter 노트북 형태로 사용할 수 있지만 독자가 원하는 경우 파이썬에서 정상적인 프로그램으로 실행할 수 있습니다. 이전 코드 청크에 이러한 줄을 추가하고 들여쓰기에 주의하십시오: TensorFlow 자습서: 반복 신경망은 학습하기가 어려울 수 있지만 동시에 순차적 데이터의 재미있고 강력한 모델링을 수행할 수 있습니다. TensorFlow가있는 텍스트 생성에 대한 자습서는 코드의 거의 몇 줄에서 놀라운 것을 수행하기 때문에 내 즐겨 찾기 중 하나입니다 : 문자 기준으로 문자에 합리적인 텍스트를 생성하십시오 : 코드가 생성되지 않음을 나타내는 경고가 나타날 수 있습니다. Google. 난 당신이 내 코드를 신뢰하고 어쨌든 실행바랍니다! ;-) 초보자를위한 오늘의 Keras 튜토리얼은 파이썬 딥 러닝의 기초를 소개합니다 : x_train 및 y_train은 학습 세트를 포함하고 x_test 및 y_test에는 테스트 데이터가 포함되어 있습니다. 이미지는 Numpy 배열로 인코딩되고 해당 레이블은 0에서 9까지입니다. 우리가 지적했듯이, 피사체의 개념을 점진적으로 소개하는 게시물의 전략에 따라, 우리는 유효성 검사 데이터로 사용하기 위해 학습 데이터의 일부를 분리하는 방법을 아직 볼 수 없습니다. 교육 및 테스트 데이터만 고려합니다. 지난 몇 년 동안 특정 클래스의 이미지를 생성하는 기능, 한 도메인에서 다른 도메인으로 이미지를 매핑하는 기능, 생성된 이미지의 리얼리즘이 놀랍도록 증가하는 등 많은 변형 및 개선 사항이 제안되었습니다. 간(GAN)의 급속한 발전을 접하고 맥락화하는 딥 러닝 아트 스테이트 오브 아트에 대한 강의를 참조하십시오. 예를 들어 BigGAN(arXiv 용지)에 의해 단일 범주(아가릭 버섯 플라이)에서 생성된 세 가지 샘플을 살펴보십시오. 모델 내의 각 수학 연산을 자세히 설명합니다. 처음 두 인수에서 우리는 Numpy 배열의 형태로 모델을 학습할 데이터를 표시했습니다.

batch_size 인수는 모델 매개 변수의 각 업데이트에 사용할 데이터 수를 나타내며 학습 프로세스의 모든 데이터를 사용할 횟수를 나타내는 epoch를 나타냅니다. 이 마지막 두 인수는 다음 게시물 (곧)에서 훨씬 더 자세히 설명 될 것입니다. 강화 학습 (RL)은 보상을 극대화하는 방식으로 세상에서 행동하는 방법을 에이전트를 가르치기위한 프레임 워크입니다. 신경망에 의해 학습이 수행되면 심층 보강 학습(Deep RL)이라고 합니다. RL 프레임워크에는 정책 기반, 가치 기반 및 모델 기반의 세 가지 유형이 있습니다. 차이점은 신경망이 학습을 담당하는 것입니다. 자세한 내용은 MIT 과정 6.S091에 대한 딥 RL 강의 소개를 참조하십시오. Deep RL을 사용하면 일련의 의사 결정을 내려야 할 때 시뮬레이션된 환경또는 실제 환경에서 신경망을 적용할 수 있습니다. 여기에는 게임 플레이, 로봇 공학, 신경 아키텍처 검색 등이 포함됩니다. 28×28픽셀의 이러한 MNIST 이미지는 uint8 형식의 [0, 255]의 값 범위인 숫자 배열로 표시됩니다. 그러나 신경망의 입력 값을 특정 범위로 확장하는 것이 보통입니다. 이 게시물의 예에서 입력 값은 간격 [0, 1] 내에서 float32 형식의 값으로 배율 조정되어야 합니다.

우리는 다음과 같은 코드 줄로이 변환을 달성 할 수 있습니다 : 이것은 우리의 코드 (동일한 기본 수학적 구조)를 단순화, 예를 들어 그라데이션 하강 및 손실 함수의 처리는 편리하게 코드의 2 줄로 감소된다. 조밀하게 연결된 레이어만 사용하는 대신 컨볼루션 레이어(컨볼루션 인코더)를 사용합니다. 이러한 네트워크는 이미지 분류, 개체 감지, 비디오 작업 인식 및 구조에 약간의 공간 불변이 있는 모든 데이터(예: 음성 오디오)에 사용됩니다. 또한 코드 예제를 사용하여 Python에서 신경망을 구축하기 위해 거쳐야하는 6 단계를 보여 주는 Keras 치트 시트를 놓치지 마십시오! 이러한 모든 팬더 함수의 간략한 요약 : 당신은 머리 (), tail() 및 sample()가 번거 로움없이 데이터를 검사하는 빠른 방법을 제공하기 때문에 환상적입니다.