노트(211)
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[Attention] 컴퓨터 비젼에서의 어텐션 기법 (번역)
https://towardsdatascience.com/attention-in-computer-vision-fd289a5bd7ad Attention in computer vision Ever since the introduction of Transformer in the work “Attention is all you need”, there has been a transition in the field of NLP towards replacing Recurrent Neural Networks (RNN) with… towardsdatascience.com Attention in computer vision MultiHead 와 CBAM attention 모듈 PyTorch로 구현하기 "Attention i..
2021.08.02 -
[GPU사용] Colab의 GPU를 vscode에서 사용하기
1. Colab의 GPU를 vscode에 연결하여 사용함 참고 : https://www.youtube.com/watch?v=oAKxxLy-G5g vscode에 remote-ssh extension 설치 ngrok.com/get-started/setup 에서 Connect your account 복사 Colab에 새 ipynb 파일 만들기 -> 런타임 유형 변경 -> 하드웨어 가속기 -> GPU NGROK_TOKEN = '위의 ngrok token 붙여넣기' PASSWORD = '111222333' Google Drive 마운트 from google.colab import drive drive.mount('/content/drive/') 1) 온라인 에디터로 사용하는 방법 from colabcode im..
2021.07.05 -
[가상환경] conda에서 파이썬 가상환경 관리하기
https://sdc-james.gitbook.io/onebook/2./2.1./2.1.1./2-conda-virtual-environments 2) conda에서 파이썬 가상 환경 (virtual environments) 생성하기 sdc-james.gitbook.io 가상환경 생성 conda create -n python= 예시) conda create -n imagetagger python=3.7 - 이 명령어를 실행하면, c:\users\사용자계정\anaconda3\env\imagetagger 라는 디렉토리가 생성됌 - 그 안에 필요한 것들을 설치하겠냐 ? > yes 입력 가상환경 생성 확인 conda env list 가상환경 활성화 / 비활성화 conda activate conda deactiva..
2021.06.22 -
[딥러닝 기초] 신경망 코딩하기 (텐서플로우, 파이토치 활용)
출처 https://fullstackdeeplearning.com/spring2021/notebook-1/ Full Stack Deep Learning Hands-on program for software developers familiar with the basics of deep learning seeking to expand their skills. fullstackdeeplearning.com Full Stack Deep Learning 강의 내용. Deep Learning Fundamentals Enviroment !python --version >>> Python 3.8.3 !pip list | findstr "tensorflow" >>> tensorflow 2.3.1 tensorflow-es..
2021.05.19 -
[시계열] 주가 예측을 위한 RNN/LSTM/GRU 기술적 가이드 (번역)
우리의 일상에서 챗봇 고객 서비스, 이메일 스팸 탐지기, 음성 인식, 언어 번역, 주식 시장 예측 등과 상호작용하고 있습니다. 이 인공지능 상품들은 순환신경망(RNN), 롱숏-기간모델(LSTM) 그리고 게이트 순환망 (GRU)에 힘 입었습니다. 이 모델들은 시계열, 언어 패턴, 음성 패턴과 같은 순차적 데이터 예측에 최상의 예측을 가져오는 딥러닝의 중요한 가지들입니다. 회귀를 배우는 것 처럼 RNN, LSTM, GRU를 배우는 것은 쉽지 않습니다. 많은 수업에서 종종 회귀와 딥러닝 사이의 지식의 갭이 있다고 느꼈습니다. 용어의 차이 또한 지식의 갭을 만듭니다. 딥러닝으로 점프하기위해 많은 준비가 필요하며, 성공적으로 점핑한 학생들은 회귀로 쉽게 되돌아가지 않을 수 있습니다. ( 이 말장난이 마음에 들지도..
2021.03.30 -
Keras와 OpenCV를 활용하여 웹캠으로 실시간 나이, 성별, 감정 예측 (번역)
출처 : towardsdatascience.com/real-time-age-gender-and-emotion-prediction-from-webcam-with-keras-and-opencv-bde6220d60a Real-time Age, Gender and Emotion Prediction from Webcam with Keras and OpenCV Find working codes and trained models here towardsdatascience.com Real-time Age, Gender and Emotion Prediction from Webcam with Keras and OpenCV Find working codes and trained models here 개요 Covid-19시대..
2021.03.26