LSTM11 [딥러닝 자연어처리] 9-2. (05) 양방향 순환 신경망 - (07) 게이트 순환 유닛 딥러닝을 이용한 자연어처리 입문 #9-2. (05) 양방향 순환 신경망 -(07) 게이트 순환 유닛 이전과 이후의 시점 모두를 고려해서 현재 시점의 예측을 더욱 정확하게 할 수 있도록 고안된 방법 첫번째 메모리 셀 : 앞 시점의 은닉 상태를 전달받아 현재의 은닉 상태를 계산함 두번째 메모리 셀 : 뒤 시점의 은닉 상태를 전달받아 현재의 은닉 상태를 계산함 [은닉층이 1개 더 추가된 양방향 순환 신경망] from tensorflow.keras.models import Bidirectional timesteps = 10 input_ dim = 5 model = Sequential() model.wooddidirectional(Simgle9300filsden_its, return_sequences=True),.. 2023. 12. 26. LSTM-AE_for_Unsupervised_Outlier_Detection An innovative framework for indoor air quality outlier detection, comprising three modules: LSTM-AE-based reconstruction error detector, latent feature class-assisted SVM detector, and an ensemble model for robust real-time anomaly detection. Ideal for industrial applications, providing stable and versatile outlier decision rules.Remark : http://doi.or.kr/10.1186/s40537-023-00746-zIntroductionTh.. 2023. 11. 20. [홍수 알고리즘 및 피처 파악] Flood disaster risk assessment based on random forest algorithm-Neural Computing and Applications -R과 python 동시 사용 본 연구에서는 랜덤 포레스트 알고리즘과 RF모델을 기반으로 한 홍수재해 위험평가에 대해 논의. 본 연구에서는 GIS의 특수기능을 활용하여 데이터를 수집, 관리, 분석하여 GIS 기반의 홍수재해위험도 평가방법을 제안함 이 방법은 연구 지역의 자연재해 발생요인의 특성을 바탕으로 적절한 그리드를 선택하여 최종적으로 지역재난위험도를 시각적으로 표현하는 기능을 구현함. ArcGIS10.1을 사용하여 각 위험 요소를 분석하고 홍수재해 보고서 인덱스 모델에 통합함. 랜덤 포레스트 알고리즘은 홍수재해 지수 모델의 각 매개변수의 가중치로 사용 ArcGIS 공간 분석 도구 맵 대수 기능을 사용하여 모델링하고, 다양한 기간의 홍수 위험 평가를 수행하고, 공간 분석 기능을 사용하여 특정 시나리오.. 2023. 11. 15. [2022 통계청 공모전] 5. test 및 후기.. 마지막.. test padding이다. 토크나이저시키고.. tokenizer = Tokenizer() tokenizer.fit_on_texts(test) X_encoded = tokenizer.texts_to_sequences(test) 패딩시킨다... X_test = pad_sequences(X_encoded, maxlen=max_len, padding='post') 잘잘한 코드를 몇 줄 작성한 뒤, predicted에 y_pred의 argmax 다시 말해서, 최대가 되는 벡터값을 넣어주면 완료! y_pred = np.mean(pred_list,axis=0) predicted = y_pred.argmax(axis=-1) 이후 아래 그림처럼 digit_1, digit_2, digit_3이 비어있는데, 이.. 2022. 5. 16. [2022 통계청 공모전] 4. CNN-LSTM 사용 CNN-LSTM 사용하기에 앞서 PCA를 진행해주었다. PCA 함수 생성 compute_pca 함수를 만들어, covariance 행렬을 계산 covariance matrix에서 eignvector와 eigenvalue를 계산 eigenvalue를 오름차순으로 sort highest 에서 lowest로 종렬 eigen vector를 내림차순으로 sort n개의 eigenvector를 선택 후 배열 eigenvector의 transpose를 곱하여 데이터를 변환 def compute_pca(X: np.ndarray, n_components: int=2) -> np.ndarray: X_demeaned = X - X.mean(axis=0) covariance_matrix = np.cov(X_demeaned, .. 2022. 5. 15. [2022 통계청 공모전] 4. modeling with CNN-LSTM 임베딩까지 마친 set을 CNN-LSTM의 모델을 적용시키는 분류 분석을 진행하였다. CNN Algorithm : 차원 축소 단계를 거쳐 이미지를 분류하는 신경망 알고리즘이다. convolution layer , pooling layer , fully connected layer을 통해 feature 추출. LSTM(Long Short Term Memory) RNN에서 발전된 구조로 3개의 gate와 2개의 state가 존재한다. Forget Gate : 잊고자 하는 정도. 활성화함수 : sigmoid 함수 (출력값 : 0~1 사이) Input Gate : 새로운 입력을 받고자 하는 정도. 활성화함수 : sigmoid 함수 (출력값 : 0~1 사이) Output Gate : Cell State 중 어떤 .. 2022. 5. 11. 이전 1 2 다음
