http://aikorea.org/blog/rnn-tutorial-2/
여기서RNN의 Numpy 구현이 들어있다. 한번 해봐야 겠다.
RNN -> LSTM -> Attention 쪽 공부 필요.
2018년 5월 29일 화요일
파이썬 비동기 , 정적 타입 사용 방법. 제너레이터
비동기 파이썬 :
https://mingrammer.com/translation-asynchronous-python/
타이핑 :
https://docs.python.org/3/library/typing.html
https://item4.github.io/2017-09-14/Python-Typing-with-mypy/
제너레이터 :
https://item4.github.io/2018-03-04/What-is-The-Yield-From-Keyword-in-Python/
https://item4.github.io/2016-05-09/Generator-and-Yield-Keyword-in-Python/
https://mingrammer.com/translation-asynchronous-python/
타이핑 :
https://docs.python.org/3/library/typing.html
https://item4.github.io/2017-09-14/Python-Typing-with-mypy/
제너레이터 :
https://item4.github.io/2018-03-04/What-is-The-Yield-From-Keyword-in-Python/
https://item4.github.io/2016-05-09/Generator-and-Yield-Keyword-in-Python/
2018년 5월 24일 목요일
파이썬 자료형
https://codehabitude.com/2013/12/24/python-objects-mutable-vs-immutable/
https://stackoverflow.com/questions/5541324/immutable-numpy-array
넘파이 어레이는 기본 mutable 이다.
https://stackoverflow.com/questions/5541324/immutable-numpy-array
넘파이 어레이는 기본 mutable 이다.
2018년 5월 18일 금요일
plotting 에 대해서
https://seaborn.pydata.org/tutorial/distributions.html
f, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(14, 14), sharex=True)
sns.heatmap(similarities, vmax=1.0 , vmin = 0.0 , square=True , ax = axes[0,0])
sns.distplot(histo , hist = True , bins = 10 , rug = True , ax = axes[0,1] )
plt.show()
f, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(14, 14), sharex=True)
sns.heatmap(similarities, vmax=1.0 , vmin = 0.0 , square=True , ax = axes[0,0])
sns.distplot(histo , hist = True , bins = 10 , rug = True , ax = axes[0,1] )
plt.show()
기본적인 패턴이다.
다음 링크는 페어 플롯 이란 것아ㅣ다
https://towardsdatascience.com/visualizing-data-with-pair-plots-in-python-f228cf529166
데이터 비주얼 라이즈에 관한 링크1
https://cacm.acm.org/magazines/2010/6/92482-a-tour-through-the-visualization-zoo/fulltext
2018년 5월 17일 목요일
차원에 대해서
http://terryum.io/korean/2016/05/05/FeatureSelection_KOR/
차원 축소에 관해 . latent space 에 관한 이야기도 있다.
https://arxiv.org/pdf/1601.07996.pdf
차원 축소 기술 모음 !! 매우 좋다.
http://www.cs.cmu.edu/~efros/courses/AP06/presentations/melchior_isomap_demo.pdf
차원 축소에 관해 . latent space 에 관한 이야기도 있다.
https://arxiv.org/pdf/1601.07996.pdf
차원 축소 기술 모음 !! 매우 좋다.
http://www.cs.cmu.edu/~efros/courses/AP06/presentations/melchior_isomap_demo.pdf
2018년 5월 15일 화요일
jupyterlab 단축키 지정법
commands 에 Notebook operations 에 restart kernel and run all cells 라는 것을
단축키 지정 하고 싶다.
먼저 https://github.com/jupyterlab/jupyterlab/blob/master/packages/notebook-extension/src/index.ts#L224
여기에 보면 command 안의 명령들의 명칭들을 볼 수 있다.
export | |
const restartRunAll = 'notebook:restart-run-all'; |
이렇게 되어있다.
"notebook:@@여기에는 소문자오 command 안의 내용을 쓴다. 스페이스는 - 로": {
"command": @@ 여기에 위의 '' 안의 내용을 써준다.
이렇게
command 에는 Restart Run All 로 되어있으므로 restart-run-all 이라고
"notebook:restart-run-all": {
"command": "notebook:restart-run-all",
"keys": [
"Shift 2"
],
"selector": "[data-jp-kernel-user]:focus"
},
"command": @@ 여기에 위의 '' 안의 내용을 써준다.
이렇게
command 에는 Restart Run All 로 되어있으므로 restart-run-all 이라고
"notebook:restart-run-all": {
"command": "notebook:restart-run-all",
"keys": [
"Shift 2"
],
"selector": "[data-jp-kernel-user]:focus"
},
---- 내 설정
{
"kernelmenu:restart": {
"command": "kernelmenu:restart",
"keys": [
"Shift 1"
],
"selector": "[data-jp-kernel-user]:focus"
},
"notebook:restart-run-all": {
"command": "notebook:restart-run-all",
"keys": [
"Shift 2"
],
"selector": "[data-jp-kernel-user]:focus"
},
"notebook:notebook:run-all-above": {
"command": "notebook:run-all-above",
"keys": [
"Shift 3"
],
"selector": "[data-jp-kernel-user]:focus"
},
"notebook:close-and-shutdown": {
"command": "notebook:close-and-shutdown",
"keys": [
"Shift 4"
],
"selector": "[data-jp-kernel-user]:focus"
},
"notebook:collapse-selected-outputs": {
"command": "notebook:hide-cell-outputs",
"keys": [
"Q"
],
"selector": ".jp-Notebook:focus"
},
"notebook:expand-selected-outputs": {
"command": "notebook:show-cell-outputs",
"keys": [
"Q",
"Q"
],
"selector": ".jp-Notebook:focus"
},
"notebook:collapse-selected-code": {
"command": "notebook:hide-cell-code",
"keys": [
"W"
],
"selector": ".jp-Notebook:focus"
},
"notebook:expand-selected-code": {
"command": "notebook:show-cell-code",
"keys": [
"W",
"W"
],
"selector": ".jp-Notebook:focus"
},
"notebook:expand-all-inpouts": {
"command": "notebook:show-all-cell-inputs",
"keys": [
"E",
"E"
],
"selector": ".jp-Notebook:focus"
},
"notebook:collapse-all-inputs": {
"command": "notebook:hide-all-cell-inputs",
"keys": [
"E"
],
"selector": ".jp-Notebook:focus"
},
"notebook:expand-all-code": {
"command": "notebook:show-all-cell-code",
"keys": [
"R",
"R"
],
"selector": ".jp-Notebook:focus"
},
"notebook:collapse-all-code": {
"command": "notebook:hide-all-cell-code",
"keys": [
"R"
],
"selector": ".jp-Notebook:focus"
},
"notebook:change-to-cell-heading-1": {
"command": "notebook:change-cell-to-heading-1",
"keys": [
],
"selector": ".jp-Notebook:focus"
},
"notebook:change-to-cell-heading-2": {
"command": "notebook:change-cell-to-heading-1",
"keys": [
],
"selector": ".jp-Notebook:focus"
},
"notebook:change-to-cell-heading-3": {
"command": "notebook:change-cell-to-heading-1",
"keys": [
],
"selector": ".jp-Notebook:focus"
},
"notebook:change-to-cell-heading-4": {
"command": "notebook:change-cell-to-heading-1",
"keys": [
],
"selector": ".jp-Notebook:focus"
},
"notebook:change-to-cell-heading-5": {
"command": "notebook:change-cell-to-heading-1",
"keys": [
],
"selector": ".jp-Notebook:focus"
},
"notebook:change-cell-to-raw": {
"command": "notebook:change-cell-to-raw",
"keys": [
],
"selector": ".jp-Notebook:focus"
}
}
2018년 5월 1일 화요일
딥러닝 정보
- 오브젝트 디텍트 관련 정리 블로그
https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.html
- one show learning
https://blog.lunit.io/tag/one-shot-learning/
- 트리
https://ratsgo.github.io/machine%20learning/2017/03/26/tree/
- CNN 주요 모델
https://ratsgo.github.io/deep%20learning/2017/10/09/CNNs/
- 딥러닝 스터디 정보
http://deeplearningstudy.github.io/doc_deeplearning_paper.html
- 2017 딥러닝 정보
http://www.wildml.com/2017/12/ai-and-deep-learning-in-2017-a-year-in-review/
- 2017 딥러닝 토픽
https://iclr.cc/archive/www/2017.html
- 2017 최고의 논문에 관한 논의
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/6oyg1w/r_cvpr_2017_best_paper_awards/
- 영상처리 카이스트 강좌 - 최적화?
http://kooc.kaist.ac.kr/optimization2017
- 레딧 - 머신러닝 강좌
https://www.reddit.com/r/learnmachinelearning/
- 상받은 논문 소개 블로그
https://stair.center/archives/601
- http로 딥러닝 런 사이트 만들기
https://www.linkedin.com/pulse/complete-guide-build-convnet-http-based-application-using-ahmed-gad
- 2018 이미지 트랜스포트 유명 논문
https://arxiv.org/abs/1804.04732
- 논문 리뷰 (설명 잘되있다.)
https://blog.lunit.io/category/paper-review/
- 이상한 딥러닝 관련 비디오
http://www.evolvingai.org/deep-learning
-딥러닝 관련 웃긴 글
http://kr.deductiontheory.com/2017/01/blog-post.html
-score
http://blog.acronym.co.kr/557
- 인셉션 모델 자세한 설명
https://hacktilldawn.com/2016/09/25/inception-modules-explained-and-implemented/
- 여러 슬라이드 모음
https://www.slideshare.net/ssuser06e0c5?utm_campaign=profiletracking&utm_medium=sssite&utm_source=ssslideview
- 텐서플로우 최신 기능 리뷰 블로그
https://hiseon.me/2018/04/15/tensorflow-dataset/
https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.html
- one show learning
https://blog.lunit.io/tag/one-shot-learning/
- 트리
https://ratsgo.github.io/machine%20learning/2017/03/26/tree/
- CNN 주요 모델
https://ratsgo.github.io/deep%20learning/2017/10/09/CNNs/
- 딥러닝 스터디 정보
http://deeplearningstudy.github.io/doc_deeplearning_paper.html
- 2017 딥러닝 정보
http://www.wildml.com/2017/12/ai-and-deep-learning-in-2017-a-year-in-review/
- 2017 딥러닝 토픽
https://iclr.cc/archive/www/2017.html
- 2017 최고의 논문에 관한 논의
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/6oyg1w/r_cvpr_2017_best_paper_awards/
- 영상처리 카이스트 강좌 - 최적화?
http://kooc.kaist.ac.kr/optimization2017
- 레딧 - 머신러닝 강좌
https://www.reddit.com/r/learnmachinelearning/
- 상받은 논문 소개 블로그
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- http로 딥러닝 런 사이트 만들기
https://www.linkedin.com/pulse/complete-guide-build-convnet-http-based-application-using-ahmed-gad
- 2018 이미지 트랜스포트 유명 논문
https://arxiv.org/abs/1804.04732
- 논문 리뷰 (설명 잘되있다.)
https://blog.lunit.io/category/paper-review/
- 이상한 딥러닝 관련 비디오
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-딥러닝 관련 웃긴 글
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