꿈 많은 사람의 이야기

최근에 텐서플로우로 배우는 자연어 처리 책을 보고 있습니다 평소에는 케라스(keras)만 위주로 써서 이 책의 내용의 코드와 잘 맞지 않는 부분이 있는데요이 책도 텐서플로우 안에 있는 keras 모듈을 사용하기는 합니다.tf.keras.layer 등을 사용하고 때에 따라서 tf.nn.rnn 등을 사용하기도 합니다. 하지만 완전 순수 keras 라이브러리와는 좀 사용법이 다르네요그 중 하나가 저는 model summary 부분이 정말 궁금했습니다. 케라스에서는 그냥 model.summary()를 하면 모델 요약이 나왔었는데요!tf.keras를 사용하다보니까 사용 방법이 좀 달랐습니다 model을 요약(summary)해서 shape 등의 정보를 볼 수 있는 방법을 소개합니다(tensorflow model s..

연말이 다가 오면서 목표했던 것들이 서서히 다 끝나간다.특히 최근에는 회사 일 때문에 딥러닝 공부를 아예 못하고 있는데개인적으로는 너무너무 딥러닝이 하고싶었다. 그래서 최근에 나혼 케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 이라는 책을 샀다.프랑소와 숄레가 지었고 박해선님이 옮겨주셨다. 개인적으로 공부할 시간이 없었다. 맨날 야근해서 공부하고, 주말엔 모두의 연구소 스터디도 가고 그거 정리하고 하면 그냥 한 주가 끝났다.근데 너무 딥러닝이 하고 싶었다. 이미 뒤쳐지고 있는데 더 뒤쳐지기가 무서웠기 때문이다. 그래서 결심한 것이 새벽 5시 기상 후 공부!이다. 나는 이 책을 새벽 5시에 일어나서 출근 준비 전까지 1시간 30분 정도 공부했다.이걸 2주동안 반복하니까 책을 한 번 다 읽게 되었다.(물론 코드는 못쳐보고..

안녕하세요. 으.. 날씨가 많이 춥네요. 건강 조심하세요. 이것도 정리가 조금 늦었네요카카오 형태소 분석기 설치랑, 예전에 했던 LSTM 프로젝트 등을 정리하느라고 조금 늦어졌습니다.이번 포스팅은 딥러닝 영상처리 강의 스탠포드 대학교 cs231n 2017강의 10번째 강의 RNN입니다.RNN(Recurrent Nerual Networks)는 CNN과 함께 정말 많이 사용하는 네트워크입니다. 시계열 데이터(timestamp) 등에서 많이 사용되고 그 예로는 문자열 데이터, 주식(코인) 데이터, 비디오 데이터 등 정말 다양한 데이터가 RNN과 함께 사용될 수 있습니다. 아 그리고 이번 강의는 좀 정리가 힘드네요. 이 강사가 말이 너무 빠르고 그냥 훅훅 지나가서..에흌ㅋㅋㅋㅋㅋ 힘듭니다. 아무튼 시작해볼까요 ..

파이썬으로 케라스(keras)글을 오랜만에 올립니다.그 동안 공부도 많이 못했고(일을 핑계 삼아..) 여태 공부했던 것들 정리하고 좀 다지는 시간을 가졌습니다. 그리고 개인적으로 관심이 있는 자연어처리(NLP)쪽 프로젝트를 딥러닝 기반으로 개인 프로젝트 식으로 진행했습니다. 주제는 뉴스 카테고리 분류 및 핵심 키워드 추출과 연관 단어 분석입니다.일종의 news category classification 입니다. 여기에 word2vec와 tf-idf를 섞은 것이죠.뭔가 말이 거창하네요. 쓰여진 알고리즘은 다음과 같습니다LSTM(Long Short Term Memory) RNN의 종류Word2vec 단어를 벡터화Tf-idf 문서의 핵심 키워드 추출Logistic regression 사이킷런(scikit-le..