Machine learning4 Ubuntu(우분투) Facebook detectron2 설치 및 cpu모드 실행 Facebook에서 개발한 detectron2는 뛰어난 이미지 인식 머신러닝 모델입니다. 지금부터 빠르게 설치법을 알아가도록 하겠습니다. detectron2를 설치하기 위한 조건입니다. 1,2 조건은 쉽게 충족하셔다고 생각하고. https://pytorch.org/get-started/locally/ PyTorch An open source deep learning platform that provides a seamless path from research prototyping to production deployment. pytorch.org 자신에게 알맞는 버전을 선택하면, 어떤 패키지 설치할지 Run this Command 창에 나옵니다. 복사고 그대로 원하는 pytorch설치를 원하는 환경에서 .. 2020. 1. 5. Deep Learning numpy를 통한 기초이론_3. backpropagation 오차역전파법 오차역전파법은 왜 쓰이는가 기초이론_2에서 각각의 가중치와 편향의 손실함수에 대한 미분값을 구하면 경사하강법을 통해 최소가 되는 지점에 다가가는 법을 알아보았다. 하지만 n개의 입력을 받아 m개의 출력을 내뱉는 인공망의 한층이 있다고 해보자. 1개의 출력을 위해 n개의 입력마다 각각의 weight를 곱한후 bias를 더하면 한개의 출력이 나온다. 이런 출력이 m개 라는 것은 n*m개의 weight가, m개의 bias가 존재한다. 화살표 한개가 하나의 weight라 할 수 있고, 위 사진은 2층 형태의 구조로서 1) 3개의 입력 4개의 출력 2) 4개의 입력 2개의 출력 으로 구성되어 있다, 1),2)는 각 넘어가는 화살표의 과정이다. 식은 상세하게 보지 않아도 된다. 인공망의 수식으로서 표현이 어색하다면.. 2020. 1. 5. Deep Learning numpy를 통한 기초이론_2. 학습과정 기초이론_1에서 퍼셉트론, 즉 인공신경망의 기본적인 구조와 비선형 구조를 가질 수 있게하는 다층 퍼셉트론, 그리고 활성화 함수를 소개하였습니다. 사실 활성화함수는 softmax, ReLU, 전 시간에 사용했던 계단 함수 등등 많이 쓰이고 있습니다. 활성화함수는 목적에 따라 여러가지 형태로 선택할 수 있습니다. 하지만 제 블로그에서는 활성화함수와 이제 곧 배우게될 손실함수(loss function)등 간단하게 원리를 설명하는 것이 목적이기에 각 함수들의 소개나 수학식은 설명하지 않겠습니다. 저번 시간에는 인공신경망이 어떻게 컴퓨터의 기초적인 and,or,xor 등을 구현해내는지 보았습니다. 그리고 이들을 구현하였다는 것은 이 게이트들을 섞으면 컴퓨터의 모든 처리를 구현할 수 있다는 것도 알고 있습니다. (.. 2020. 1. 5. Deep Learning numpy를 통한 기초이론_1. 신경망의 작동. Deep Learning이란 사람의 신경망을 흉내내서 만들어낸 인공지능의 한 분야이다. 딥러닝이 주목받는 이유라하면, 최적의 알고리즘을 스스로 학습하여 찾아 갈 수 있다는 점에 있다. 사람의 신경망은 각 신경세포가 자극을 받으면 역치가 넘어가는 자극들을 다음 세포들에 넘기며 생각과 결정을 이루게 된다. 그리고 사람은 여러 자극을 받고 결과를 느끼며 스스로 배우고 타협점을 찾아간다. 이 과정을 컴퓨터에 접목한다면 어떻게 될까, 그것이 Deep Learning이다. 간단한 이론의 출발점은 1) 입력을 받고 인공신경망을 걸쳐 나온 결과값과 정답의 차이를 비교한다. 2) 차이가 클수록 인공신경망 안의 매개변수들을 차이가 작아지는 방향으로 조금씩 조정한다. 1) 과 2) 과정의 반복으로 점점 인공신경망은 정답에 .. 2020. 1. 5. 이전 1 다음
