Truman Show

StarGAN v2: Diverse Image Synthesis for Multiple Domains Yunjey Choi*, Youngjung Uh*, Jaejun Yoo*, Jung-Woo Ha In CVPR 2020. (* indicates equal contribution) Paper: https://arxiv.org/abs/1912.01865 Video: https://youtu.be/0EVh5Ki4dIY Github: https://github.com/clovaai/stargan-v2 GitHub - clovaai/stargan-v2: StarGAN v2 - Official PyTorch Implementation (CVPR 2020) StarGAN v2 - Official PyTorch Im..

이미지 형태 확인 # 라이브러리 불러오기 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import glob # 이미지 불러오기 및 확인 img = Image.open("C:/pypy/dog.jpg") plt.imshow(img) # 이미지 resize 모습 확인 plt.imshow(img.resize([64,64])) # 이미지에 대한 색상 변경 data = img.convert("RGB") # 이미지 resize data = data.resize([64,64]) # 이미지를 숫자 어레이 형식으로 바꾸기 data = np.asarray(data) # 이미지 형태 바꾸기 data..

CNN (Convolution Neural Network) 합성곱 신경망 convolution층과 pooling층을 포함하는 신경망 반복[conv층 -> pooling층] -> fully connected층 conv층 : 이미지의 특징을 추출하는 계층 pooling층 : 특징의 일부분만 취하는 계층 (max pooling을 가장 많이 씀) 합성곱 계산 conv층 (합성곱 계층) feature map을 만들고 그 feature map을 선명하게 해주는 층 image : 1,3,3,1 (이미지갯수, 높이, 너비, 색수) filter : 2,2,1,1 (높이,너비,색수,필터수) striide : 1x1 padding : valid 입력데이터 (3, 3) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 filter (2, 2)..

단층 신경망 # 라이브러리 불러오기 import pandas as pd import tensorflow as tf import numpy as np from pandas import get_dummies from sklearn.model_selection import train_test_split tf.__version__ # 아이리스 데이터 불러오기 iris = pd.read_csv("C:/data/iris.csv") iris.head() # 독립변수, 종속변수 분리 x_data = iris.iloc[:,:-1] y_lables = iris.iloc[:,-1] y_lables.unique() # 수동으로 원핫 인코딩 lables = {"Iris-setosa":[1,0,0], "Iris-versicolo..

1. 선형회귀 예 입력(x) 출력(y) 1 2 2 4 3 6 4 8 5 10 6 12 Q. 7을 입력하면 출력값은? # 데이터 입력 x_data = [1,2,3,4,5,6] y_data = [2,4,6,8,10,12] # 변수 만들기 # seed=0 : 난수값 고정 # tf.random_normal : 정규분포에 해당하는 난수값 리턴 x = tf.placeholder(tf.float32) y = tf.placeholder(tf.float32) w = tf.Variable(tf.random_normal([1],seed=0),name='weight') b = tf.Variable(tf.random_normal([1],seed=0),name='bias') # hypothesis 정의 hypothesis = w..

TensorFlow 구글이 오픈소스로 공개한 머신러닝 라이브러리 다차원 행렬 계산(tensor), 대규모 숫자 계산 작업을 수행한다. C++로 만들어진 라이브러리 CPU, GPU 버전이 있음 C++, JAVA, Python에서 사용가능 1. 텐서플로 설치 및 불러오기 1) 아나콘다 프롬프트 관리자 권한으로 실행 2) 텐서플로 1.15버전으로 설치 pip install --upgrade tensorflow==1.15 3) 텐서플로 불러오기 import tensorflow as tf 4) 텐서플로 버전 확인 tf.__version__ 2. 상수 / 변수 선언 1) tf.constant() : 상수 선언 # 텐서 생성 tensor = tf.constant("tensorflow") tensor print(ten..

1. LeNet 20여년 전에 제안된 첫 CNN LeNet은 손글씨 숫자를 인식하는 네트워크로 1998년에 제안되었다. 위 그림과 같이 합성곱 계층과 풀링 계층을 반복하고, 마지막으로 완전연결 계층을 거치면서 결과를 출력한다. '현재의 CNN'과 달리 활성화 함수로 시그모이드를 사용하고 서브샘플링을 하여 중간 데이터의 크기가 작아진다. 2. AlexNet 2012년에 발표되어 딥러닝 열풍을 일으키는데 큰 여할을 했다. 합성곱 계층과 풀링 계층을 거듭하며 마지막으로 완전연결 계층을 거쳐 결과를 출력한다. 활성화 함수로 ReLU를 사용하였다. LRN이라는 국소적 정규화를 실시하는 계층을 이용한다. 드롭아웃을 사용한다. 3. VGGNet 합성곱 계층과 풀링 계층으로 구성되는 기본적인 CNN이다. 다만 비중있는..

MNIST 데이터란? 인공지능 연구의 권위자 LeCun교수가 만든 데이터셋 숫자 0~9까지의 손글씨 이미지의 집합이다. 학습데이터 60,000개(확인용데이터 5000개), 테스트데이터 10,000개로 구성 되어 있다. 사이즈는 28x28의 크기를 가진다. 이미지의 값은 0 또는 1이다 (흑,백) MNIST 이미지 2차원 행렬에서 1차원으로 쭈욱 핀 형태로 784개의 열을 가진 1차원 행렬로 변환되어 저장이 되어 있다. mnist.train.image : 784개의 열로 구성된 이미지가 55000개가 저장이 되어 있다. mnist.train.image : 텐서플로우의 행렬을 나타내는 shape의 형태로는 shape=[55000,784] 이 된다. mnist.test.image : 784개의 열로 구성된 숫..

기존에 가지고 있던 슈퍼마리오 강화학습 코드가 안돌아가서 해결법을 찾다가 발견한 것들 1. pytorch 설치 CPU 버전 !pip install torch==0.3.1 # 사용 X conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch # 사용 O !pip install torch 2. BinarySpaceToDiscreteSpaceEnv 대신 JoypadSpace를 임포트 해야한다. from nes_py.wrappers import BinarySpaceToDiscreteSpaceEnv # 사용 X from nes_py.wrappers import JoypadSpace # 사용 O 3. 슈퍼마리오 DQN 기본 코드 from nes_py.wrappers import..

1. 아나콘다 설치 https://truman.tistory.com/60?category=840818 파이썬 - 아나콘다(Anaconda) 설치법 https://www.anaconda.com/distribution/ Anaconda Python/R Distribution - Free Download Anaconda Distribution is the world's most popular Python data science platform. Download the free version to ac.. truman.tistory.com 2. 아나콘다 가상환경 만들기 2-1 Anaconda Navigator 실행 2-2 왼쪽 메뉴의 'Environments' -> 아래의 'Create' 클릭 2-3 가상환경 ..