Generative Deep Learning-미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트: CH02 딥러닝

2.1 정형 데이터와 비정형 데이터 2.2 심층 신경망 2.2.1 케라스와 텐서플로 2.3 첫 번째 심층 신경망 2.3.1 데이터 적재 2.3.2 모델 만들기 from keras.layers import Input, Flatten, Dense from keras.models import Model input_layer = Input(shape=(32,32, 3)) x = Flatten()(input_layer) x = Dense(units=200, activation = 'relu')(x) x = Dense(units=150, activation = 'relu')(x) output_layer = Dense(units=10, activation = 'softmax')(x) model = Model(inpu..

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• · 2021. 11. 29.
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Generative Deep Learning-미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트: CH01 생성 모델링 요약 정리

생성 모델링이란 생성 모델: 확률 모델의 관점으로 보면 생성 모델은 데이터셋을 생성하는 방법을 기술한 것입니다. 이 모델에서 샘플링하면 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다. 다음과 같이 말 이미지로 이루어진 데이터셋이 있다고 가정해보자. 목표는 이 데이터셋에는 없지만 진짜 말처럼 보이는 새로운 이미지를 생성하는 것이다. 생성 모델은 원본 데이터와 동일한 규칙으로 생성된 것 처럼 보이는 특성을 만든다. 개별 픽셀값이 가질 수 있는 경우의 수가 매우 많기 때문에, 이는 아주 어려운 작업이다. 또 생성 모델은 결정적이 아니라 확률적이어야 한다. 이 말은 모델이 데이터셋에 있는 모든 픽셀의 평균값을 구하는 것 처럼 고정된 계산만 수행한다면 매번 동일한 값을 출력하기 때문에 생성 모델이 아니라는 뜻이다. 다른 말..

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• · 2021. 11. 22.
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