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[실전 시계열 분석] chap10 - 시계열을 위한 딥러닝

딥러닝 모델을 사용하면, 통계기반 모델처럼 가정을 하지 않아 아래와 같은 전처리 과정이 사라진다. 1) 정상성을 요구하지 않는다. 2) 계절형 ARIMA 모델의 차수, 계절성에 따른 평가와 같은 파라미터를 고르는 기술을 개발할 필요가 없다. 3) 상태 공간 모델링에서 유용했던 시스템의 역동성에 대한 가설을 세울 필요가 없다. 딥러닝은 입력의 모든 입력 채널의 값이 -1~1 사이로 조정될 때 가장 잘 동작하므로 데이터 전처리 작업이 필요하다는 특징이 있다. 10.1 딥러닝 개념 딥러닝은 인간의 뇌를 모방한 신경망을 더욱 발전시켜 만든 것이다. 비선형 기능을 표현한다. 1) 입력계층과 은닉계층 사이 가중치 : 4X3 행렬, 계산 결과는 4X1행렬 2) 활성함수를 통해 비선형성 제공 3) Dense layer..
딥러닝/시계열 2022. 4. 5. 23:06
An Uncertainty-Aware Transfer Learning-Based Framework for COVID-19 Diagnosis - 논문 리뷰

해당 논문은 Transfer-Learning을 이용하여 Chest X-ray와 CT 데이터를 분석하여 COVID-19를 진단하는 모델에 대한 연구이다. Transfer Learning 현재, 여러 딥러닝과 머신러닝 모델들이 좋은 예측 성능을 보이고 있다. 하지만, 좋은 성능을 보이기 위해서는 질 좋고, 다량의 데이터와 긴 학습시간이 소요가 된다. 이는 머신러닝과 딥러닝을 적용하는 것에 있어서 가장 큰 걸림돌이 되고 있다. 전이 학습의 주요 내용은 머신러닝 / 딥러닝에서도 사람이 학습하듯이 '다른 데이터나 task에서 학습한 내용을 현재 하고자 하는 task에 적용할 수 있는 능력'을 가지도록 할 수 있다는 것이다. 전이학습의 과정 데이터가 많은 분야의 데이터를 모델이 사전 학습(pre-train)을 진행..
소개 및 연구분야/한주혁 - NeuroScience 2022. 1. 22. 17:10
폴링 계층, Pooling Layer

합성곱 신경망, Convolutional Neural Network (CNN) 완전 연결 계층, Fully connected layer (JY) Keras 사용해보기 1. What is keras? 케라스(Keras)는 텐서플로우 라이버러리 중 하나로, 딥러닝 모델 설계와 훈련을 위한 고수준 API이다. 사용자 친화적이고 모델의 dsbook.tistory.com 합성곱 계층, Convolution Layer 합성곱 신경망, Convolutional Neural Network (CNN) 완전 연결 계층, Fully connected layer (JY) Keras 사용해보기 1. What is keras? 케라스(Keras)는 텐서플로우 라이버러리 중 하나로, 딥러닝 모델 설계와 훈.. dsbook.tist..
데이터 사이언스 메뉴얼/Object classification 2020. 6. 4. 16:26
합성곱 계층, Convolution Layer

합성곱 신경망, Convolutional Neural Network (CNN) 완전 연결 계층, Fully connected layer (JY) Keras 사용해보기 1. What is keras? 케라스(Keras)는 텐서플로우 라이버러리 중 하나로, 딥러닝 모델 설계와 훈련을 위한 고수준 API이다. 사용자 친화적이고 모델의 dsbook.tistory.com 기존에는 완전 연결 계층을 이용해 이미지를 분류했었다. 완전 연결 계층이란 한 층(Layer)의 모든 뉴런이 다른 층(Layer)의 모든 뉴런과 연결되어 있는 형태로, 기본적으로 2차원의 흑백 이미지를 (컬러 이미지는 RGB의 채널이 들어가므로 3차원이다.) 1차원 배열로 평탄화시킨 후 연산 작업을 진행한다. 문제는 이 평탄화 작업이다. 이미지 ..
데이터 사이언스 메뉴얼/Object classification 2020. 6. 1. 01:06