questionet

꼰러닝. 딥러닝을 꼬아서 보는, 꼰대의 시각으로 보는 딥러닝이랄까. 오전 노드를 끝내고 점심을 먹다가 문득 떠오른 이름이다. 이런 이름이 떠오르게 된 연유는 이러했다. 밥에 카레를 비벼 먹고 있는데 최신 삼성 스마트폰의 사진 어플에서 개체를 지우는 기능이 불현듯 생각났다. (딥러닝으로의 neuroplasticity이 이제 슬슬 돌아가는 모양이다) 처음 그 기능에 대해 들었을 땐 편리하고 유용하겠다 싶었는데 카레가 너무 매워서 그랬는지 이런 물음표가 점점 커져갔다. "이거 너무 잔인한 기능인데?" 잔인하다는 표현을 너무 오랜만에 써서 그런가 내가 말하려고 하는 감정이 제대로 담겨 있는 건지 가물가물했다. 곧바로 사전을 찾아봤다. '잔인하다 형용사, 인정이 없고 아주 모질다.' 스마트폰으로 찍은 사진에서 개..

주식거래전략 : 주식시장에서 최적의 전략을 찾는 문제 개발 배경 : deep reinforcement learning 으로 최적의 주식거래전략을 찾을 수 있을까? 방법 : 1 30종목의 주가를 가지고 실험을 해보았다. 2 agent의 performance는 다우존스 산업평균지수DJI와 전통적인 min-variance portfolio allocation strategy (최소분산 포트폴리오 할당전략)으로 평가 결론 : 논문에서 제안된 접근법은 샤프지수sharpe ratio(high risk, high return)와 누적수익cumulative returns 부문에서 더 나은 결과를 보여줬다.

개발배경 : 기존의 모델들은 주어진 text decription을 기반으로 이미지를 생성해낼 때 description의 내용을 충분히 살리지 못함. stackGAN : 특정 text description에 상응하는 256x256 규격의 이미지를 생성해 낸다. 특징1 : sketch-refinement process를 사용 stage1: 주어진 decription에 기반해 사물의 기초적인 형태와 색상을 sketch하여 저화질 이미지 생성 stage2: stage1의 결과물을 바탕으로 refinement process를 거쳐 고화질의 이미지 생성 특징2: Conditioning Augmentation 기법을 사용 사용 목적 : 생성된 결과물의 다양성과 conditional_GAN 학습의 안정성을 향상시키기 ..

그래프란? 그래프는 정점 · 꼭지점(vertex)과 간선 · 변(edge)으로 구성된 자료구조를 의미한다. 그래프를 구현하는 방법 그래프를 표현하는 방법에는 인접리스트(adjacency list)와 인접행렬(adjacency matrix)이 있다. 인접리스트로 표현한다는 건 무슨 말일까? 각 노드가 인접한 노드의 리스트를 가지고 있는 구조다. 파이썬에서는 딕셔너리 자료형을 사용하면 출발 노드를 key로 도착노드를 value로 표현할 수 있다. 도착노드는 여러 개가 될 수 있으므로 리스트 형태가 된다. graph = { 1 : [2, 3, 4,], 2 : [5], 3 : [5], 4 : [ ], 5 : [6, 7], 6 : [ ], 7 : [3], } 리스트 구조는 sparse graph에 적합하며 적은 ..

LSTM, GRU에 이어서 questionet.tistory.com/37?category=961868 이 페이지는 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2권과 다음 강의를 정리, 부연한 것이다 www.youtube.com/watch?v=JVLY1S0H6AQ www.youtube.com/watch?v=YAgjfMR9R_M&list=PL5-TkQAfAZFbzxjBHtzdVCWE0Zbhomg7r&index=13 1 seq2seq with attention 과 2 image captioning with attention 을 통해 attention의 원리에 대해 이해한 후 3 attention자체에 대해 살펴보자. 1. seq2seq with attention 도착어와 대응관계에 있는 출발어가 뭔지 seq2seq에게 학습시..

이 페이지는 밑바닥부터 시작하는 딥러닝2권과 다음 강의를 정리, 부연한 것이다 www.youtube.com/watch?v=dUzLD91Sj-o&list=PL5-TkQAfAZFbzxjBHtzdVCWE0Zbhomg7r&index=12 www.youtube.com/watch?v=qkb4WoonjeI Feedforward Neural Network 와 Recurrent Neural Network 비교 Feedforward Neural Network에서 Image classification은 sequential data를 다루지 않는다. (입력에서든 출력에서든) 바꿔 말해 개별 이미지들은 한방에 처리된다. (대표적으로 CNN) 그런데 Recurent Neural Network에서는 Image classificat..

James Thurber : "Beautiful things don't ask for attention." The Transformer : "Attention is all you need"

이 페이지는 '바닥부터 배우는 강화학습'의 내용을 정리한 것이다. 강화학습이란? : 순차적 의사결정 문제에서 누적보상을 최대화하기 위해 시행착오를 거쳐 행동을 교정하는 학습과정. 순차적 의사결정sequential decision making이란? : 달성해야할 목표를 이루기 위해 거쳐야 하는 단계들이 여러가지가 있는 문제의 경우 각 단계에서 내리게 되는 의사결정과정. 이전 단계에서의 결정에 따른 행동은 상황의 변화를 낳고 변한 상황은 다시 다음 단계에서의 행동에 영향을 준다. 순차적 의사결정과정 문제란? : 목표를 달성하고 난 다음 그 목표에 이르기까지의 행동들을 단계별로 돌이켜 보면 순차적일 수밖에 없다. 바꿔 말해 어떤 목표를 달성하기 위해선 매 단계에서 다음단계로 가기 위한 행동이 순차적으로 이뤄져..