| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
| 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 |
| 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
| 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 |
| 28 | 29 | 30 |
- 모델
- ios toast message
- IOS
- 장고
- 인공지능
- swift
- 템플릿
- 빅데이터
- 머신러닝
- swift toast message
- 디자인패턴
- 앱
- Android
- 시각화
- 기계학습
- Django
- 딥러닝
- BigData
- APP
- Machine Learning
- Deep learning
- toast
- view
- 파이썬
- AI
- python
- Toast Message
- Pycharm
- model
- Artificial Intelligence
- Today
- Total
목록인공지능(머신러닝 &딥러닝 )구현 (2)
이끼의 생각
Hyper Parameter 하이퍼파라미터
머신러닝, 딥러닝 기술을 배우고 구현할 때 가장 많이 접하게 되는 단어들 중 하이퍼파라미터(Hyper Parameter)가 있다. 직역하면 파라미터가 매개변수라는 뜻이므로 초매개변수라고 이야기들 한다. Model이 Learning 할 때 효과를 좋게해줄 수 있는 변수로 Weight와 Bias 등과 같은 파라미터가 가닌 자동으로 설정되는 변수를 의미한다. Hyper parameter는 아래와 같이 여러가지가 있다. 1. Hyper Paramters Related To Network Structure 우선 네트워크 구조와 관련된 하이퍼 파라미터들이 있다. (1) Number of Hidden Layer and Units Hidden Layer는 Input Layer와 Output Layer 사이의 계층으로 ..
구글의 Word2Vec를 사용하여 자연어 학습 신경망을 구현하는 경우 가장 많이 사용되는 모듈이다. gensim의 기능들을 사용하면서 가끔 gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format으로 로드하면서 DeprecationWarning 오류를 발견할 수 있다. 상황에 따라 이를 대체할 수 있는 방법은 다음과 같다. import gensim # Load Google's pre-trained Word2Vec model. model = gensim.models.Word2Vec.load_word2vec_format('./model/GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True) import gensim.models.keyedvecto..