분류 전체보기308 [🔥팀 포스🔥] 첫번째 프로젝트, Multi-Hand Gesture Recognition-2 --- 본 포스팅은 데이콘 서포터즈 "데이크루 2기" 활동의 일환입니다 --- - 안녕하세요 데이콘 서포터즈 데이크루 2기 포스(POS)팀의 Rahites입니다 :) - POS팀은 Python OpenCV Study의 약자로 활동 기간동안 저희 팀은 '파이썬으로 만드는 OpenCV 프로젝트' 책을 가지고 OpenCV를 공부해보고 프로젝트를 진행할 것입니다. - 자세한 스터디 계획과 운영 방안은 아래의 포스팅에서 확인하실 수 있습니다. https://dacon.io/codeshare/4759?utm_source=dacrew&utm_medium=432727&utm_campaign=dacrew_2 [🔥포스🔥] 0편. OpenCV 예고장 dacon.io https://dacon.io/codeshare/5006?.. 2022. 5. 27. [강서구청] 강서구 빅데이터 활용 공모전 https://www.gangseo.seoul.kr/gs040101/279539?srchCtgry=&srchStdg=&curPage=&srchKey=sj&srchText=%ea%b3%b5%eb%aa%a8%ec%a0%84&srchBeginDt=&srchEndDt= 공지/새소식 - 강서구청 1. 공 모 명: 강서구 빅데이터 활용 공모전 2. 공모기간: 2022. 2. 24. ~ 3. 25. 3. 공모주제: 개방된 데이터를 활용하여 주민의 생활불편 해결 성공사례 및 공공 이익·발전에 기여할 수 있는 자유주제 4. www.gangseo.seoul.kr (2022.03.09. ~ 2022.03. 25.) 함께한 팀원 : 이수빈, 주민지 주제 CPTED를 활용한 강서구의 치안 강화 방법 1. 강서구의 치안이 좋지 .. 2022. 5. 26. [D&A Deep Session] 9차시 - 16. BERT # BERT : BERT는 Transformer를 이용하여 구현되었으며, 위키피디아의 25억 단어와 BooksCorpus의 8억단어와 같은 레이블이 없는 텍스트 데이터로 사전 훈련된 언어 모델이다. 이와 같이 다른 작업에 대해서 파라미터 재조정을 위한 추가 훈련 과정을 파인 튜닝(Fine-tuning)이라고 한다. 결국 BERT는 특정한 task를 해결하기 위한 모델이 아닌, 언어 전반을 이해하고 이를 벡터로 표현하는데에 특화된 모델이다. * BERT의 기본구조 BERT는 Transformer 모델의 Encoder를 쌓아올린 구조입니다. BERT-Base는 12개의 layer, BERT-Large는 24개의 layer를 쌓은 구조이다. * BERT의 두 가지 특별 토큰 1. CLS -> 분류 문제를 풀기.. 2022. 5. 25. [D&A Deep Session] 9차시 - 15. Attention, Transformer ## 지금까지 Sequence data를 처리하는데 사용한 RNN계열의 알고리즘은 t-1번째 hidden state와 t번째 input data를 활용하여 recurrent model을 만들었다. 하지만 Sequence가 진행됨에 따라 Sequence 앞에 존재하던 원소의 영향은 약해지게 된다. 따라서 앞에 존재하는 원소가 뒤에 존재하는 원소에 중요한 영향을 미치는 경우에 그 영향력을 제대로 계산하지 못하는 경우가 발생하는데, 이를 Long-Term Dependency Problem이라고 한다. RNN에서는 특히 입력되는 Sample Sequence의 길이에 따라 은닉층의 계산이 반복되기 때문에 더 큰 문제를 가지고, RNN을 개선한 모델인 LSTM과 GRU에서도 이러한 문제가 남아 있기 때문에 Atte.. 2022. 5. 24. [🔥팀 포스🔥] 첫번째 프로젝트, Multi-Hand Gesture Recognition --- 본 포스팅은 데이콘 서포터즈 "데이크루 2기" 활동의 일환입니다 --- - 안녕하세요 데이콘 서포터즈 데이크루 2기 포스(POS)팀의 Rahites입니다 :) - POS팀은 Python OpenCV Study의 약자로 활동 기간동안 저희 팀은 '파이썬으로 만드는 OpenCV 프로젝트' 책을 가지고 OpenCV를 공부해보고 프로젝트를 진행할 것입니다. - 자세한 스터디 계획과 운영 방안은 아래의 포스팅에서 확인하실 수 있습니다. https://dacon.io/codeshare/4759?utm_source=dacrew&utm_medium=432727&utm_campaign=dacrew_2 [🔥포스🔥] 0편. OpenCV 예고장 dacon.io https://dacon.io/codeshare/4956?.. 2022. 5. 21. [D&A Deep Session] 8차시 - 14. GRU, Seq2Seq # GRU ( Gate Recurrent units ) : LSTM 모델을 더 단순화 할 수는 없을까? 라는 아이디어에서 시작된 모델로 cell state를 사용하지 않고 Reset gate, Update Gate를 사용한다. 1. Reset gate를 계산해서 임시 h_t를 만든다. 2. Update gate를 통해 h_{t-1}와 h_t간의 비중을 결정한다. 3. z_t를 이용해 최종 h_t를 계산한다. * Reset Gate : 과거의 정보를 적당히 리셋시키는 것을 목적으로 sigmoid 함수를 활용한다. ( 이전 hidden state의 값을 얼마나 사용할지 ) * Update Gate : LSTM의 forget gate와 input gate를 합친 느낌으로 과거의 현재 정보의 최신화 비율을 결정.. 2022. 5. 16. 이전 1 ··· 38 39 40 41 42 43 44 ··· 52 다음
