개발일기

List Comprehension은 리스트를 새로 생성할 때 사용하는 방법 중 하나이다. 반복문과 조건문을 결합하여 한 줄의 코드로 리스트를 생성할 수 있는 장점을 가지고 있다. 1. 기본 사용법fruits = ['mango', 'banana', 'orange', 'lemon', 'apple']# new_list =[표현식 for fruit in fruits]new_list = [fruit for fruit in fruits]print(new_list)# ['mango', 'banana', 'orange', 'lemon', 'apple']기본적으로 반복문 하나를 사용했을 때, 위와 같은 방법으로 리스트를 새로 생성할 수 있다.표현식(expression)은 리스트의 각 요소를 생성하는데 사용된다. for ..

이전 게시글을 통해 정규화시킨 mnist데이터셋 코드를 활용하여 간단한 합성곱 신경망 모델을 이미지를 분류할 수 있다.1. 모델 생성model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation = 'relu', input_shape=(28, 28, 1), name='conv'), # convolution 적용, 32개의 필터 3 x 3 형태 tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2), name='pool'), # MaxPooling 적용 tf.keras.layers.Flatten(), # 1차원으로 변환 tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')..

합성곱 신경망(Convolution Neural Network)합성곱 신경망은 데이터가 가진 특징들의 패턴을 학습하는 알고리즘으로 이미지나 영상 데이터를 처리하는데 주로 사용된다. 이를 사용하는 예시로는 이미지 분류(Image Classification)과 객체 탐지(Object Detection) 등이 있다. 이미지 분류는 이미지의 특징을 추출하여 고양이와 강아지 사진 중에서 어떤 사진이 고양이인지 강아지인지 분류해낸다 . 객체 탐지는 이미지에서 특정한 객체를 인식하고 위치를 파악하여 경계 박스로 객체를 탐지해낸다. 이미지 구성# Tensorflow import tensorflow as tfmnist = tf.keras.datasets.mnist # mnist 이미지 데이터 가져오기(x_train, y..

합성곱(Convolution) 연산합성곱 연산은 두 개의 함수 또는 신호를 결합하여 새로운 결과는 만드는 연산이다. CNN에서는 입력 데이터(이미지, 신호 등)와 필터를 사용하여 중요한 특징을 추출하거나 데이터를 변환시킨다. 필터를 입력 데이터 위에서 슬라이딩하여 데이터를 하나씩 곱하고 더하여 특징을 추출한다.$ f(x) $: 입력 신호로 처리하려는 데이터다.(이미지, 숫자 데이터 등)$ g(x) $: 입력 데이터를 분석하거나 변형하는 필터이다.슬라이딩: $ g(x) $를 $ f(x) $ 위에서 왼쪽에서 오른쪽 방향으로 조금씩 이동한다. 이동하면서 겹치는 부분이 있으면 겹치는 부분의 값을 곱하고 더한다. 마지막 부분에 도달할 때까지 반복한다. 간단한 수학 예제로 살펴보면 더 쉽게 이해할 수 있다.입력 신..