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implement_ml_models/CNN

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implement_CNN(weight_update_mlp) 2023.03.19 - [분류 전체보기] - implement_cnn (수정3_result_delta) implement_cnn (수정3_result_delta) 2023.03.18 - [분류 전체보기] - implement_cnn (수정3) implement_cnn (수정3) 2023.03.18 - [분류 전체보기] - implement_cnn (수정2) implement_cnn (수정2) 2023.03.17 - [분류 전체보기] - implement_cnn (수정1) implement_cnn (수정1) teach-meaning.tistory.com 이전 과정을 통해 CNN 내에서의 MLP 노드들에 대한 delta 값을 계산할 수 있었다. 이 delta 값은 이전 층의 delta 값을 계산하는 것 뿐만..
implement_cnn (수정3_result_delta) 2023.03.18 - [분류 전체보기] - implement_cnn (수정3) implement_cnn (수정3) 2023.03.18 - [분류 전체보기] - implement_cnn (수정2) implement_cnn (수정2) 2023.03.17 - [분류 전체보기] - implement_cnn (수정1) implement_cnn (수정1) 코드 부분의 오류가 있어 수정, cnn 클래스의 same_padding_cnn 부분 기 teach-meaning.tistory.com 수정한 cnn 연산으로 인해 역전파 과정에도 수정이 필요 먼저 CNN 의 MLP 층에서의 접근 방식 수정 def mlp_forward_cal(self, node_count): if(len(self.mlp.node_output) =..
implement_cnn (수정3) 2023.03.18 - [분류 전체보기] - implement_cnn (수정2) implement_cnn (수정2) 2023.03.17 - [분류 전체보기] - implement_cnn (수정1) implement_cnn (수정1) 코드 부분의 오류가 있어 수정, cnn 클래스의 same_padding_cnn 부분 기존 코딩 부분 # 패딩 cnn 연산 수행 def same_padding_cnn(self, input, filter teach-meaning.tistory.com def max_pooling(self, input, pooling_size): """ input : 입력 데이터 pooling_size : pooling size """ self.pool_result = [] pooling_matri..
implement_cnn (수정2) 2023.03.17 - [분류 전체보기] - implement_cnn (수정1) implement_cnn (수정1) 코드 부분의 오류가 있어 수정, cnn 클래스의 same_padding_cnn 부분 기존 코딩 부분 # 패딩 cnn 연산 수행 def same_padding_cnn(self, input, filter_size, filter_count): # 각 필터별 연산 결과를 저장할 리스트 filter_res teach-meaning.tistory.com 두 번째 이후 layer_cnn 에 대한 계산 과정의 실수 발견 (28, 28, 1) 에 대한 입력에서 (7,7,1) 크기의 필터 64 개와의 연산으로 (28, 28, 64) 의 특성 맵이 생성, 풀링 연산 후 (14, 14, 64) 의 특성맵과 (3..
implement_cnn (수정1) 코드 부분의 오류가 있어 수정, cnn 클래스의 same_padding_cnn 부분 기존 코딩 부분 # 패딩 cnn 연산 수행 def same_padding_cnn(self, input, filter_size, filter_count): # 각 필터별 연산 결과를 저장할 리스트 filter_result_arr = [] # 데이터 크기 지정 self.data_size = input.shape[0] # 가중치 행렬 생성 weight_arr = [] # 입력 받은 필터의 개수만큼 반복 for i in range(filter_count): # 필터 크기에 맞는 임의의 가중치 생성 weight = np.random.random(filter_size * filter_size).reshape(filter_size, ..
implement_CNN(CNN_backpropagation_cnn) 2023.03.15 - [분류 전체보기] - implement_CNN(CNN_backpropagation_pooing) implement_CNN(CNN_backpropagation_pooing) 2023.03.14 - [분류 전체보기] - implement_CNN(CNN_backpropagation) implement_CNN(CNN_backpropagation) 2023.03.12 - [분류 전체보기] - implement_CNN(MLP_weight_update) implement_CNN(MLP_weight_update) 2023.03.12 - [분류 전체보기] - implement teach-meaning.tistory.com 풀링층까지의 역전파에 의한 delta 값을 계산하였다. 계산한 delta 값..
implement_CNN(CNN_backpropagation_pooing) 2023.03.14 - [분류 전체보기] - implement_CNN(CNN_backpropagation) implement_CNN(CNN_backpropagation) 2023.03.12 - [분류 전체보기] - implement_CNN(MLP_weight_update) implement_CNN(MLP_weight_update) 2023.03.12 - [분류 전체보기] - implement_CNN(back_propagation) implement_CNN(back_propagation) 2023.03.10 - [분류 전체보기] - implement_CNN(M teach-meaning.tistory.com 풀링 후 (256, 4, 4) 크기의 노드별 delta 값을 얻을 수 있었고, 이를 역전파를 위해 풀..
implement_CNN(CNN_backpropagation) 2023.03.12 - [분류 전체보기] - implement_CNN(MLP_weight_update) implement_CNN(MLP_weight_update) 2023.03.12 - [분류 전체보기] - implement_CNN(back_propagation) implement_CNN(back_propagation) 2023.03.10 - [분류 전체보기] - implement_CNN(MLP) implement_CNN(MLP) 2023.03.09 - [분류 전체보기] - implement_CNN(MLP 전 까지) implement_CNN teach-meaning.tistory.com cnn 의 MLP 층의 back_propagation 계산과 이를 통해 얻은 delta 값을 통한 weight upda..