컴공생 C

동작 데이터는 오른쪽과 왼쪽의 엄지, 손목, 팔꿈치, 손에 3D센서를 부착해 6가지 행동을 구분하는 것을 목적으로 한다. 오른쪽 손목의 센서만을 이용한 모델과 오른쪽 엄지 센서만을 이용한 모델과 둘을 같이 이용한 모델을 각각 최적화하고 성능과 이유를 분석하고자 한다. 주어진 데이터 셋은 각 위치당 x, y, z의 데이터가 주어졌고 train과 test셋이 나누어진 채로 제시되었다. 각 행동은 시계열 데이터로 기록되었고 한 채널당 51개의 데이터 열과 52번째 열의 라벨링으로 행동을 구분하였다. 해당 실험에서 분류하고자 하는 6가지 행동은 ‘I have command’, ‘All clear’, ‘Not clear’, ‘Spread wings’, ‘Fold wings’, ‘Lock wings’이다. 6가지 ..

지금까지 다룬 것은 고정 크기 데이터에 관한 내용이었는데 이 고정 길이 모델로 충분하지 않을 때가 많다. 만약 시퀀스 분석을 하기 위해 전방향 신경망을 이용한다면? 1) 시퀀스가 입력층과 동일한 크기라면 → 적절하게 작동 2) 시퀀스 입력층 이면 → 모델이 망가져 버림 = 입력된 텍스트에서 명사, 동사, 전치사 등으로 단어를 표시 대화가 가능한 수준까지는 아니지만 이 과정이 한 문장에서 단어가 사용되는 방식의 의미를 이해할 수 있는 알고리즘 개발을 향한 첫 단계 이 문제의 목표는 입력 시퀀스를 각각 해당하는 출력 시퀀스로 변환하는 것이다. 또한 이 문제는 seq2seq 문제 의 한 예이다. 더보기 seq2seq 문제 ..

딥러닝의 정석 1장 - 신경망 기존의 컴퓨터와 머신러닝은 무엇이 다른가? 지금까지의 프로그램은 1)연산하기 2) 명령어 리스트 수행하기 머신러닝 사람이 감각적 입력을 받아 사물을 인식하는 것처럼 어떠한 모델을 통해 문제를 해결하는 것 수학 공식 처럼 규칙을 컴퓨터에 가르치는 것이 아니라 실제 사례를 통해 배운다는 개념! 컴퓨터에 제공하는 것 : 경험을 평가할 수 있는 모델+ 실수했을 때 모델을 수정하기 위한 작은 명령어 집합 딥러닝 머신러닝의 한 부분. 개념으로 따지자면 딥러닝⊂ 머신러닝 "딥러닝은 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용하는 기술" 딥러닝은 인공 신경망의 한계를 극복하기 위해 제안된 방법 인공신경망 인공신경망을 이해하기 위해서는 뉴런에 대한 이해가 필요하다. 뉴런은 사람 뇌의 기..