지금 살짝 발등에 불 떨어졌다 토익 공부도 해야한다... 대학원 제출 서류를 너무 제대로 찾아보지 않고 안일하게 있었던 것 같다 심지어 담주가 제출이네? ㅅㅂㅋ 님 머하세요? 실습 목표 GAN을 사용하여 이미지 생성 모델을 만듭니다. (데이터셋: CIFAR10) GAN A GAN consists of two networks that train together: Generator — Given a vector of random values (latent inputs) as input, this network generates data with the same structure as the training data. Discriminator — Given batches of data containing ob..

아니 어제 문제 풀이 앱 만들다가 12시를 넘겨서 자버렸다... 근데 요즘 매일 4시에 일어나다보니, 별로 안 잔 것 같은데 피곤하지가 않네;; 굳 사실 조금 피곤하긴함ㅋ 오늘도 핫식스로 시작해보는 하루이다... 1. DCGAN Generator는 training set을 단순히 암기하거나 copy하지 않는다 Generator의 input z를 조금씩 변경하여 생성한 이미지도 완전히 다른 이미지가 나오는 것이 아니라 조금씩 변경되는 형태로 생성되는 것으로 보아, latent space의 어떤 점과 생성된 값이 1:1로 매칭되는 형태가 아님을 알 수 있었다. Generator에서 생성된 filter는 특정 object를 생성하는 역할을 수행한다 예를 들어서 어떤 filter는 창문을 생성하는 filter라..

어제 GPT API로 비트코인 자동매매를 만들어보려고 했는데, 생각보다 GPT API 비용이 만만치 않다는 것을 깨달았다 1분마다 보내면 대충 한달에 43만원? 어제 나도 모르게 급발진해서 바로 11달라 충전하고 10마넌 넣고 그랬는데, 지금 생각해보면 너무 대책 없었던 것 같다 이런 것도 다 경험이니까... Gemini 오픈 소스를 써볼까 1. Autoencoder 입력(𝑥)과 출력(𝑦)이 동일한 차원을 갖는 신경망 $(x, 𝑦) ∈ ℝ^{d}$ Encoder의 출력 $𝑧 = ℎ(𝑥) = 𝑤_{𝑒}𝑥 + 𝑏_{𝑒}$ Decoder의 출력 $𝑦 = 𝑔(𝑧) = 𝑔(ℎ(𝑥)) = 𝑤_{𝑑}𝑧 + 𝑏_{𝑑}$ Loss $𝐿(𝑥, 𝑦) = 𝐿(𝑥, 𝑔 (ℎ (𝑥))) = \lVert 𝑥 − 𝑦 \rVert^{..

드디어 진짜 인공지능이 어떤건지 개념들에 대해서 강의가 시작되었다!!! 오예~ 딥러닝 공부할 때 논문을 많이 읽는게 답이라고 해서 어제 좀 찾아보다가 바로 덮었다ㅋ 영어;; 영어 공부 좀 하자... 1. AI(Artificial Intelligence) vs ML(Machine Leanring) vs DL(Deep Learning) AI 즉, 인공지능이란 사람의 사고 방식을 흉내낸 것을 의미한다 보통 사람은 어떻게 사고를 할까? 아기들을 생각해보면 주변에 보이는 행동들을 따라하면서 학습을 한다 즉, 많은 양의 데이터들이 입력이 되고 그에 맞는 행동들이 출력이 되는 것이다 이것처럼 똑같이 AI 모델에 많은 양의 데이터를 입력하여 학습시키고 우리가 원하는 출력값을 얻을 수 있는 것이다 AI, ML, DL은 ..