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2024.09.13 -
1. 배경 지식1.1. Variational AutoEncoder Auto Encoder 요약1. 개념어떠한 데이터 입력이 들어왔을 때, 해당 입력을 압축 시켜 latent vector로 만든 후, 해당 embedding vector를 다시 본래의 입력 데이터 형태로 복원 하는 신경망 2. 구조인코더와 디코더로 이루alstn59v.tistory.com1.2. KL Divergence KL Divergence0. 들어가기에 앞서본 게시글은 쿨백-라이블러 발산(Kullback–Leibler divergence, KLD)에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 최대한 간략하게 작성한 글입니다.더욱 자세한 내용을 알고싶다면, 아래의 참고alstn59v.tistory.com1.3. Markov Chain Markov Ch..
Denoising Diffusion Probabilistic Model1. 배경 지식1.1. Variational AutoEncoder Auto Encoder 요약1. 개념어떠한 데이터 입력이 들어왔을 때, 해당 입력을 압축 시켜 latent vector로 만든 후, 해당 embedding vector를 다시 본래의 입력 데이터 형태로 복원 하는 신경망 2. 구조인코더와 디코더로 이루alstn59v.tistory.com1.2. KL Divergence KL Divergence0. 들어가기에 앞서본 게시글은 쿨백-라이블러 발산(Kullback–Leibler divergence, KLD)에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 최대한 간략하게 작성한 글입니다.더욱 자세한 내용을 알고싶다면, 아래의 참고alstn59v.tistory.com1.3. Markov Chain Markov Ch..
2024.09.11 -
0. 들어가기에 앞서본 게시글은 쿨백-라이블러 발산(Kullback–Leibler divergence, KLD)에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 최대한 간략하게 작성한 글입니다.더욱 자세한 내용을 알고싶다면, 아래의 참고 링크 부분의 링크를 참고 바랍니다. 1. 배경 지식아무래도 수학적인 내용이기 때문에, 잘 설명되어있는 블로그 링크로 대체하였음1.1. 엔트로피 초보를 위한 정보이론 안내서 - Entropy란 무엇일까딥러닝을 공부하다 보면 KL-divergence, cross-entropy 등에서 entropy라는 용어를 자주 접하게 됩니다. 이번 글을 통해서 정보이론의 아버지라 불리는 Shannon이 주창한 기초 개념인 entropy를 정리해봅니다.hyunw.kim 정보 엔트로피(information e..
KL Divergence0. 들어가기에 앞서본 게시글은 쿨백-라이블러 발산(Kullback–Leibler divergence, KLD)에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 최대한 간략하게 작성한 글입니다.더욱 자세한 내용을 알고싶다면, 아래의 참고 링크 부분의 링크를 참고 바랍니다. 1. 배경 지식아무래도 수학적인 내용이기 때문에, 잘 설명되어있는 블로그 링크로 대체하였음1.1. 엔트로피 초보를 위한 정보이론 안내서 - Entropy란 무엇일까딥러닝을 공부하다 보면 KL-divergence, cross-entropy 등에서 entropy라는 용어를 자주 접하게 됩니다. 이번 글을 통해서 정보이론의 아버지라 불리는 Shannon이 주창한 기초 개념인 entropy를 정리해봅니다.hyunw.kim 정보 엔트로피(information e..
2024.09.11 -
Minesweeper using Reinforcement Learning¶Import Libraires¶In [1]: import pandas as pdimport numpy as npfrom itertools import productimport randomfrom random import choicefrom collections import namedtuplefrom scipy.signal import convolve2dfrom tqdm import trangefrom time import sleepimport matplotlib.pyplot as pltfrom IPython.display import clear_outputimport ipywidgets as widgets%matplotlib..
Mine Sweeper GameMinesweeper using Reinforcement Learning¶Import Libraires¶In [1]: import pandas as pdimport numpy as npfrom itertools import productimport randomfrom random import choicefrom collections import namedtuplefrom scipy.signal import convolve2dfrom tqdm import trangefrom time import sleepimport matplotlib.pyplot as pltfrom IPython.display import clear_outputimport ipywidgets as widgets%matplotlib..
2024.09.10 -
1. Game ruleThere are 100 cardsTwo playersplayer-0 (AI), player-1 (human)Player-turn sequence: player0-player1-player0-player1- ….Each player will draw up to 3 cards in his turnThe player who draws the 100th card (the last card) wins! 2. Gameplay# of drawn cards = 0, Player-0 draws 3 cards# of drawn cards = 3, Player-1 draws 1 card# of drawn cards = 4, Player-0 draws 1 card# of drawn cards = 5, ..
Last Card Game1. Game ruleThere are 100 cardsTwo playersplayer-0 (AI), player-1 (human)Player-turn sequence: player0-player1-player0-player1- ….Each player will draw up to 3 cards in his turnThe player who draws the 100th card (the last card) wins! 2. Gameplay# of drawn cards = 0, Player-0 draws 3 cards# of drawn cards = 3, Player-1 draws 1 card# of drawn cards = 4, Player-0 draws 1 card# of drawn cards = 5, ..
2024.09.10 -
1. DP using greedyfrom pyamaze import maze, agentimport numpy as np# Load the Mazesize = 5m=maze(size,size)m.CreateMaze(loadMaze="maze.csv")# create the environment modelstates = list(m.maze_map.keys())actions = ['E','N', 'W', 'S']# define how an action changes a statedef step(state, action): x, y = state if action=='E': y += 1 elif action=='W': y -= 1 elif action=='N':..
Solving Maze using Reinforcement Learning1. DP using greedyfrom pyamaze import maze, agentimport numpy as np# Load the Mazesize = 5m=maze(size,size)m.CreateMaze(loadMaze="maze.csv")# create the environment modelstates = list(m.maze_map.keys())actions = ['E','N', 'W', 'S']# define how an action changes a statedef step(state, action): x, y = state if action=='E': y += 1 elif action=='W': y -= 1 elif action=='N':..
2024.09.10 -
Import Library¶In [1]: import numpy as npfrom sklearn.datasets import load_breast_cancerfrom sklearn.decomposition import PCAimport matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tf%matplotlib inline /home/pmi-minos-3090-single/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/scipy/__init__.py:146: UserWarning: A NumPy version >=1.16.5 and ={np_minversion} and Data Load¶In [2]: data = loa..
AutoEncoder ImplementationImport Library¶In [1]: import numpy as npfrom sklearn.datasets import load_breast_cancerfrom sklearn.decomposition import PCAimport matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tf%matplotlib inline /home/pmi-minos-3090-single/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/scipy/__init__.py:146: UserWarning: A NumPy version >=1.16.5 and ={np_minversion} and Data Load¶In [2]: data = loa..
2024.09.10 -
MDP example¶State Value Function Changes in Policy Iterations¶Import Library¶In [1]: import numpy as np Grid World¶In [2]: BOARD_ROWS = 3 # grid world 세로BOARD_COLS = 3 # grid world 가로GAMMA = 1.0POSSIBLE_ACTIONS = [0, 1, 2, 3] # 좌, 우, 상, 하ACTIONS = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)] # 좌표로 나타낸 행동REWARDS = [] Environment¶In [3]: class Env: def __init__(self): self.heig..
Markov Decision Process ExampleMDP example¶State Value Function Changes in Policy Iterations¶Import Library¶In [1]: import numpy as np Grid World¶In [2]: BOARD_ROWS = 3 # grid world 세로BOARD_COLS = 3 # grid world 가로GAMMA = 1.0POSSIBLE_ACTIONS = [0, 1, 2, 3] # 좌, 우, 상, 하ACTIONS = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)] # 좌표로 나타낸 행동REWARDS = [] Environment¶In [3]: class Env: def __init__(self): self.heig..
2024.09.10 -
이번에는 한국컴퓨터정보학회 2022 동계학술대회 논문집 제30권 1호에 발표된 논문인 Target Detection Method using Lightweight Mean Shift Segmentation and Shape Features를 읽고, 이전과 다르게 세세한 리뷰 보다는, 요약 및 논문에 대한 내 생각을 위주로 정리해보고자 합니다.Index1. Summary2. My Opinion1. Summary본 논문은 하드웨어 리소스가 제한된 장치에서 영상 분할 방법을 이용하여 small size object의detection을 하는 방법의 개선 방안에 대해 제안한다.영상 분할 방법은 region 기반 방법과, edge 기반 방법으로 나누어지며 대표적으로 FCM, Quickshift, Felzenszwal..
[리뷰] Target Detection Method using Lightweight Mean Shift Segmentation and Shape Features이번에는 한국컴퓨터정보학회 2022 동계학술대회 논문집 제30권 1호에 발표된 논문인 Target Detection Method using Lightweight Mean Shift Segmentation and Shape Features를 읽고, 이전과 다르게 세세한 리뷰 보다는, 요약 및 논문에 대한 내 생각을 위주로 정리해보고자 합니다.Index1. Summary2. My Opinion1. Summary본 논문은 하드웨어 리소스가 제한된 장치에서 영상 분할 방법을 이용하여 small size object의detection을 하는 방법의 개선 방안에 대해 제안한다.영상 분할 방법은 region 기반 방법과, edge 기반 방법으로 나누어지며 대표적으로 FCM, Quickshift, Felzenszwal..
2024.09.10 -
Import Library¶In [1]: import FinanceDataReader as fdrfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerimport torchimport timeimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline Define LSTM model¶In [2]: class LSTM(torch.nn.Module) : def __init__(self, num_classes, input_size, hidden_size, num_layers, seq_length, device) : super(LSTM, self).__init__() self.num_classes = n..
LSTM을 이용한 주식 가격 예측Import Library¶In [1]: import FinanceDataReader as fdrfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerimport torchimport timeimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline Define LSTM model¶In [2]: class LSTM(torch.nn.Module) : def __init__(self, num_classes, input_size, hidden_size, num_layers, seq_length, device) : super(LSTM, self).__init__() self.num_classes = n..
2024.09.10 -
Python with numpy¶Variables and Literals¶= means assign.a=5 means assign the numeric literal 5 to the variable a.a="Five" means assign the string literal "Five" to the variable a.In [1]: a = 5print("a =", a)a = "Five"print("a =", a) a = 5a = FiveOperators¶In [2]: x = 14y = 4# Add two operandsprint('x + y =', x+y) # Output: x + y = 18# Subtract right operand from the leftprint..
Python with NumpyPython with numpy¶Variables and Literals¶= means assign.a=5 means assign the numeric literal 5 to the variable a.a="Five" means assign the string literal "Five" to the variable a.In [1]: a = 5print("a =", a)a = "Five"print("a =", a) a = 5a = FiveOperators¶In [2]: x = 14y = 4# Add two operandsprint('x + y =', x+y) # Output: x + y = 18# Subtract right operand from the leftprint..
2024.09.10 -
탐색적 데이터 분석과 데이터 시각화 실습¶In [1]: !pip install -q --upgrade matplotlib /bin/bash: pip: command not found들어가기¶‘통계학자’ 나이팅게일의 ‘로즈 다이어그램’In [2]: from packaging import versionimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib_inline.backend_inlineimport numpy as npimport pandas as pdassert version.parse(mpl.__version__) >= version.Version("3.5"), ( "에러가 난다면 첫..
Exploratory data analysis and visualization탐색적 데이터 분석과 데이터 시각화 실습¶In [1]: !pip install -q --upgrade matplotlib /bin/bash: pip: command not found들어가기¶‘통계학자’ 나이팅게일의 ‘로즈 다이어그램’In [2]: from packaging import versionimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib_inline.backend_inlineimport numpy as npimport pandas as pdassert version.parse(mpl.__version__) >= version.Version("3.5"), ( "에러가 난다면 첫..
2024.09.10