전체 글150 반응형 [GAN 논문 리뷰] DeLiGAN : Generative Adversarial Networks for Diverse and Limited Data 이번에 리뷰할 논문은 DeLiGAN : Generative Adversarial Networks for Diverse and Limited Data 입니다. 2017 CVPR에 accept된 논문이며, 제목에서 알 수 있듯이, 제한된 데이터 상황에서의 GAN을 어떻게 잘 만들수 있는까에 관한 논문입니다. 일반적인 GAN의 경우에는 image modality 의 다양성을 확보하기 위해 많은 양의 데이터를 필요로 합니다. 본 논문에서는 mixture model을 통해 latent generative space를 reparameterize하고 GAN을 통해 mixture model들의 parameter를 학습시키는 구조를 제안 하였습니다. 이를 통해 제한된 데이터를 가지고 학습시켰을 때 다른 GAN에 비하여 .. 2018. 6. 2. R에서 Keras 설치하기 R에서 Keras를 사용할수 있게 되었는데 Python에서 쓰는 Keras와 거의 유사하게 쓸 수 있고 대부분의 함수를 지원합니다. 설치는 물론............매우 까다롭습니다.ㅠ 또 삽질의 삽질 끝에 겨우 성공 ㅠㅠ 우선 Anaconda를 설치하시고 (https://www.anaconda.com/download/) tensorflow를 설치합니다. window에 tensorflow 설치하는 방법은 여기를 참조하시면 됩니다.(https://brunch.co.kr/@mapthecity/15) 그리고 R창에서 install.packages("keras") 를 통해 keras 패키지를 설치하시고 library(keras)install_keras() 를 통해 keras를 설치하시면 되는데, 데스크탑의 경우.. 2018. 5. 1. Matrix에서 행별로 다른 칼럼에 있는 data가져오기 out_prob 2018. 4. 27. R로하는 강화학습 (DQN) (Keras) library(keras) #####DQN Modelmodel % layer_dense(units = 256, activation = 'relu', input_shape = c(100)) %>% layer_dropout(rate = 0.4) %>% layer_dense(units = 128, activation = 'relu') %>% layer_dropout(rate = 0.3) %>% layer_dense(units = 4, activation = 'linear') summary(model) model %>% compile( loss = 'mean_squared_error', optimizer = optimizer_rmsprop()) ####### Target Network Modeltarget_qn.. 2018. 4. 27. R로 하는 강화학습 (DQN) (Base R Code) #############함수 정의 ## relu함수relu0,x,0)} ## Neural Network FeedForwardnn.ff2 2018. 4. 23. LightGBM 설치하기 이틀동안 삽질 끝에 lightgbm 설치성공.. kaggle과 같은 데이터분석 대회에서 항상 높은 순위를 기록하는 Gradient Boosting. 그 중에서도 Xgboost와 LightGBM이 자주 쓰이는데 Xgboost는 그냥 install.packages("xgboost")만 하면 자동으로 설치해주는데. LightGBM은... 설치가 그리 단순하지 않습니다.ㅠㅠ 삽질과 삽질을 하면서 설치한거라. 제가 한과정에서 필수적인 과정이 아닌 것도 존재할 수 있습니다. 기본적인 설치법은 https://github.com/Microsoft/LightGBM/tree/master/R-package 이곳에 있습니다. 사실 이곳에 있는 글 그대로 하면 아마도?? 무난히 설치 될것...입니다. 우선 설치해야하는것 1. .. 2018. 4. 22. 이전 1 ··· 19 20 21 22 23 24 25 다음
