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Deep Learning/Model

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LSTM(Long Short-Term Memories model) 구현 파이토치를 이용하여 LSTM(Long Short-Term Memories model)을 구현할 것이다. 사용될 데이터는 아마존의 주가로 종가와 거래량을 이용하여, 일주일 뒤의 종가를 예측하는 것이 목적이다. 데이터는 여기(www.kaggle.com/camnugent/sandp500)에서 얻을 수 있다. 데이터구현 과정은 다음과 같다. 1. 데이터 전처리 2. 모델 설정 3. 모델 학습 4. 학습 결과 1. 데이터 전처리 In: import pandas as pd from numpy import array from numpy import hstack import matplotlib.pyplot as plt import torch def min_max_scaler(arr): min_arr = min(arr)..

순환 신경망(Recurrent Neural Network) 구현 파이토치를 이용하여 순환 신경망(Recurrent Neural Network)를 구현할 것이다. 구현 과정은 다음과 같다. 1. 데이터 전처리 2. 모델 설정 3. 모델 학습 4. 학습 결과 1. 데이터 전처리 In: import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np string = "To climb steep hills requires a slow pace at first." chars = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz ?!.,:;'01" char_list = [i for i in chars] n_letter = len(chars) def s..

합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 구현 MNIST 데이터의 손글씨로 적힌 숫자 이미지를 분류하는 다중 분류(Multiclass classification) 문제를 다룰 것이다. 앞의 포스팅 "[Model] 01. 인공신경망(Artificial Neural Network) 구현"과 중복되는 내용에 대해 다루지 않을 것이다. 필요하면 다음 링크를 통해 참고하도록 하자. [Model] 01. 인공신경망(Artificial Neural Network) 구현 MNIST 데이터의 손글씨로 적힌 숫자 이미지를 분류하는 다중 분류(Multiclass classification) 문제를 다룰 것이다. 데이터는 여기(https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer)에서 얻을 수 있다. 파이토치를 이.. rooney-song.tisto..

인공신경망(Artificial Neural Network) 구현 MNIST 데이터의 손글씨로 적힌 숫자 이미지를 분류하는 다중 분류(Multiclass classification) 문제를 다룰 것이다. 데이터는 여기(https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer)에서 얻을 수 있다. 파이토치를 이용하여 인공신경망(Artificial Neural Network)을 구현할 것이다. 구현 과정은 다음과 같다. 1. 데이터 입력 및 확인 2. 데이터 전처리 3. 모델 설정 4. 데이터 학습 및 검증 1. 데이터 입력 및 확인 In: import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn ..

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