지속가능티끌/Data.Math.Phys ( 75 ) ONNX . Open Neural Network Exchange . 딥러닝 모델 변환 표준 포맷 ONNX . Open Neural Network Exchange- 딥러닝 모델 변환 표준 포맷 ONNX 개요목적: ONNX는 다양한 딥러닝 프레임워크 간에 모델을 쉽게 변환하고 사용할 수 있도록 하는 표준화된 모델 포맷.지원 프레임워크: PyTorch, TensorFlow, Keras, MXNet 등 여러 주요 딥러닝 프레임워크에서 모델을 ONNX 형식으로 변환할 수 있음.런타임: ONNX Runtime을 통해 다양한 하드웨어에서 최적화된 추론을 지원함.특징: 모델의 이식성, 경량화, 하드웨어 최적화, 다양한 플랫폼에서의 실행 등을 지원.ONNX는 딥러닝 모델의 호환성과 이식성을 높이기 위해 개발된 포맷으로, 다양한 프레임워크와 플랫폼에서 모델을 쉽게 변환하고 실행할 수 있게 해준다. ONNX 공.. 2024. 8. 29. 뉴럴넷 아키텍쳐 종류와 특징 신경망 아키텍쳐 종류와 특징 시계열 예측을 위한 PyTorch에서 활용 가능한 신경망 아키텍처를 정확도 높은 순으로 나열하는 것은 주어진 데이터와 문제의 복잡성에 따라 다를 수 있지만, 일반적으로 효과적이라고 알려진 아키텍처들을 다음과 같이 정리할 수 있다. 여기서는 최근 연구와 실무에서 널리 사용되는 아키텍처들을 기준으로 나열한다. 1. Transformer설명: 순차 데이터에 강력하며, Attention 메커니즘을 활용하여 장기 의존성을 학습하는 데 효과적.장점: 병렬 처리 가능, 장기 의존성 학습에 우수.사용 예: 최신 주가 예측, 자연어 처리.2. Long Short-Term Memory (LSTM)설명: RNN의 확장으로, 장기적인 의존성을 기억하기 위해 셀 상태와 게이트를 사용.장점: 시계.. 2024. 8. 21. 신경망 . transformer / temporal fusion transformer 차이점 기본 Transformer의 어텐션어텐션 메커니즘:Scaled Dot-Product Attention: 쿼리, 키, 값 벡터를 사용해 어텐션 점수 계산. 가중합을 통해 출력 생성.멀티헤드 어텐션: 여러 어텐션 헤드를 병렬로 사용해 다양한 정보 처리.구성:인코더-디코더 구조: 인코더는 입력 시퀀스 처리, 디코더는 인코더 출력을 바탕으로 최종 출력을 생성.위치 인코딩: 시퀀스 순서 정보 제공.Temporal Fusion Transformer (TFT)의 어텐션어텐션 메커니즘:스태틱 및 동적 어텐션: 스태틱과 동적 어텐션을 결합해 시계열 데이터의 다양한 시간적 패턴 처리.디코딩에 사용: 스태틱과 동적 어텐션을 결합해 예측 성능 향상.추가 구성 요소:Temporal Fusion Layer: 장기적 트렌드와 단기.. 2024. 8. 18. PyTorch . 포터블 개발 환경 구축 개요 - PyTorch 개발환경을 USB 외장 스토리지에 모두 구비하고, 아무 PC 에 연결해도 PyTorch 활용 작업 가능하게 하기. - PyTorch 는 파이썬 개발 환경에 종속되므로 파이썬 개발환경을 포터블로 셋팅하고 나서 포터블 파이썬 환경에서 PyTorch 를 설치한다. 단계1. 파이썬 포터블 개발환경 구축 - 아래 링크에서 파이썬 및 IDE 로 사용할 VSCode 모두 포터블 개발환경으로 구축 방법 정리됨. https://igotit.tistory.com/5761 파이썬 포터블 개발환경 구축 - 설치 방식.개요 - PC 에 종속되지 않고 외장 USB 스토리지 에 파이썬 개발환경 및 작업파일들 몰아두고 어떤 PC 든 USB 로 외장 스토리지 연결하면 파이썬 코딩 작업 가능하게 함. 일관.. 2024. 8. 16. PyTorch . 머신러닝 , 뉴럴넷 라이브러리 PyTorch - 머신러닝 , 딥뉴럴넷 라이브러리. - 자동미분시스템을 기반으로 구축된 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) 제공. - 사용가능 프로그래밍 언어 : 파이썬 , C++ (C++ 용 패키지 명칭 LibTorch)- GPU 실행 가능. - 개발 및 관리 주체 : 메타 AI 팀 - 파이토치 사이트 : https://pytorch.org/ - 튜토리얼 사이트 : https://pytorch.org/tutorials/- 튜토리얼 한국어 번역 사이트 : https://tutorials.pytorch.kr/ PyTorch 패키지 패키지 torchGPU 지원 되는 텐서처리 torch.autograd텐서 작업 지원하는 하는 테이프 기반 자동 미분화 torch.optimSGD, RM.. 2024. 8. 9. 심전도 . 표준 사지 유도 . Lead I, II, III 심전도 측정 표준 . Lead I , II, III Lead I : RA (-) , LA (+) . Lead II : RA (-) , LL (+) . Lead III : LA (-) , LL (+) . RA = Right Arm , LA = Left Arm, LL = Left Leg 을 의미하나 꼭 팔목이나 발목을 측정점으로 하지 않아도 심장 위치 기준 우상, 좌상, 하 에 배치되면 동일 결과임. RA, LA, LL 각 지점의 electric potential ( = 전위 )을 P_RA, P_LA, P_LL 이라고 하면, Lead I = P_LA - P_RA Lead II = P_LL - P_RA Lead II = P_LL - P_LA 위 식을 보면, Lead III = Lead II - Lead1 의 .. 2023. 11. 14. SiO2 . Silicon dioxide . 이산화 규소 SiO2 - 정식학술 명칭 : Silicon dioxide . 이산화 규소 - 별칭 : 실리카(Silica) . - 지구에 흔한 실리콘(Si) 과 산소(O) 의 결합물질. 모래, 여러 광물의 중요 구성 성분, 석영, 유리, 실리카겔의 구성 성분으로 주변에서 쉽게 접하는 물질. SiO2 특성 녹는점 : 1,743도씨 끓는점 : 2,950도씨 다양한 결정 구조를 가지며 각 결정구조마다 밀도, 열전도도, 색상등 특성이 달라짐. 결정구조에 따라 지칭하는 이름 : 석영 (Quartz), 트리디마이트(tridymite), 스티쇼바이트(stishovite), 키타이트(keatite) 등 SiO2 에서 Si 만 추출하기 SiO2 를 코크스(탄소)와 함께 가열하면 SiO2 에 있던 산소가 탄소에 부착되어 일산화탄소(CO.. 2023. 8. 10. Josephon Junction . 조셉슨 결합. 초전도체 사이에 부도체 Josephon Junction . 조셉슨 결합 - 초전도체 사이에 부도체 끼워진것 - 예 : 매우 얇은 1나노(10^-9) 미터 두께의 부도체 박막을 초전도체 사이에 있도록 한 것. - 부도체 예 : SiO2(이산화규소) , 초전도체 예 : Pb (납) , Sn (주석) Josephson Effect . 조셉슨 효과 - 초전도체 사이에 부도체가 있음에도 전류가 흐르는 현상. 이 전류를 조셉슨 전류라고 함. ( 원천적으로는 전자의 양자 터널링 현상임) - 직류전류 (DC Josephson effect), 교류전류(AC Josephson effect), 역 교류 전류(Inverse AC Josephson effect)로 세분화된 특성 보임. Josephson Junction 활용 예 SQUID (Super.. 2023. 8. 10. 전기 저항 , 비저항 . Electric Resistance , Resistivity Electric Resistance . 전기 저항 - 전류 흐름 방해하는 성질. - 전기 저항 단위 : 옴 - 저항(단위 옴 ) = 전압 (단위 V) / 전류 (단위 A). - 즉, 1V (볼트) 전압 가했을 때 흐르는 전류가 1 A (암페어) 이면 전기 저항은 1옴. Electric Resistivity . 전기 비저항 - 물질에 가해지는 전압이 가해지는 면적이 넓을 수록 전기저항은 작아지고, 길이가 길수록 저항이 증가한다.(물이 흐르는 호스와 동일 개념 . 관의 단면적이 넓을 수록 흐름에 대한 저항은 작아지고 길이가 길수록 흐름 저항 증가) - 물질들간의 전기저항 크기 비교를 위해서는 동일 면적, 동일 길이에서의 저항값을 알아야 한다. - Resistivity 정의 : 전압이 가해지는 단위 면적(= .. 2023. 8. 5. 절대 온도 캘빈 K , 섭씨 온도 도 C 절대온도 - 원자의 운동 에너지가 0 (즉 움직임 없이 멈춰있는 상태)인 상태의 온도를 절대온도 0 으로 정의 - 단위 : K , 캘빈이라 읽음. - - K 유래 . 영국 William Thomson (1824~1907) 의 작위명 Kelvin 에서 따옴. 섭씨온도 - 1기압에서 물이 어는 온도를 0 , 물이 끓는 온도를 100 으로 정의한 것. - 단위 : 도C , - - 단위에 붙은 C의 유래 : 섭씨온도 정의한 스웨덴 천문학자 Anders Celsius (1701 ~ 1744) 의 C. 절대온도 섭씨온도 변환 절대온도 = 섭씨 온도 + 273.15 섭씨 0도는 절대온도로는 273.15 캘빈. 첫 등록 : 2023.08.05 최종 수정 : 단축 주소 : https://igotit.tistory.com.. 2023. 8. 5. 통계 . Z score . T score 상황 데이터 열 : Xi , where i = 1, 2, 3, ... 데이터 열의 평균 m, 표준편차 sd . Z score . Zi = ( Xi - m ) / sd - Zi 는 Xi 의 평균값을 0으로 하고, 표준편차가 1 이 되게 한것. - 활용성 : 다른 데이터 열들도 Z 스코어로 하여 상호 비교시 유용. T score . Ti = 10 * Zi + 50 . Zi 는 상기 Z score. 보통 정수로 표현함. - Ti 는 Xi 평균값을 50으로 하고 표준편차가 10이 되게 한 것. - 0~100 범위의 정수로 표현 하여 숫자 가독성 향상 목적. - 활용성 : Z score 와 동일함. 다른 데이터 열들도 T 스코어로 하여 상호 비교시 유용. 연관 평균. 분산. 표준편차. 어떤 값들 Vi 가 N 개 .. 2023. 3. 4. 볼록 렌즈 . 광학 . 볼록 렌즈 . 광학 품질 - 렌턴 조명 집광 수준이 아닌 광학 품질 수준의 볼록 렌즈들. - 광학품질이라 함은 최소한 상의 왜곡이 최소화 되어야 하며, 조명 집광 렌즈는 상의 왜곡이 크기 때문에 왜곡 없는 영상 확대 용도로는 사용불가. - 정식 광학 렌즈는 유리 성분부터 다르다. 통상적인 돋보기 수준의 유리 렌즈를 측면에서 보면 렌즈 유리 색상이 녹색으로 보이나, 정식 광학 유리 렌즈는 하얀색임. 1. 렌즈지름 : 11cm 초점거리 : 20cm 10.69US $ 26% OFF|110mm Biconvex Lens K9 Optical White Glass Magnifying Lens Self-made Projector Physical Industry Experiment Ac Smarter Shopping, .. 2023. 1. 1. ML.NET Model Builder . MS 사 머신러닝 모델 빌더 for .net ML.NET Model Builder - 머신러닝 모델 생성, 훈련 처리를 위한 UI 툴. 제조사 : 마이크로 소프트. 문서 모델 작성기란 무엇이며 어떻게 작동하나요? - ML.NET ML.NET 모델 작성기를 사용하여 기계 학습 모델을 자동으로 학습하는 방법 docs.microsoft.com 배포 ML.NET Model Builder 2022 - Visual Studio Marketplace Extension for Visual Studio - Simple UI tool to build custom machine learning models for VS2022. marketplace.visualstudio.com 튜토리얼 ML.NET Tutorial | Get started in 10 minutes |.. 2022. 2. 10. Order of integration. Cointegration. Order of integration , I(d) - 시계열이 covariance-stationary 상태가 되기 위한 최소 차분(difference) 수를 order of integration 이라 함. - 어떤 시계열을 1회 차분 했더니 stationary 상태가 되었다면 order of integration 은 1이고 I(1) 로 표현. - 어떤 시계열이 I(0) 이라는 의미는 차분하지 않아도 stationary 한 시계열. 참고 : - 모든 시계열은 차분 할 수록 stationary 해짐. - 차분 : 시계열 Xn 이 있다면 X2-X1, X3-X2,... . Cointegration 정의 : 여러 시계열 Xn, Yn, Zn...들의 order of integration 이 d 라고 하자, 이들의 .. 2020. 8. 27. Augmented Dickey Fuller Test . ADF. 시계열 정상성 평가 수단 Augmented Dickey Fuller Test - 시계열 데이터에 unit root 존재 확인수단, 시계열의 stationary(정상성) 정도 정량화 수단 위키 : https://en.wikipedia.org/wiki/Augmented_Dickey%E2%80%93Fuller_test Augmented Dickey–Fuller test - Wikipedia In statistics and econometrics, an augmented Dickey–Fuller test (ADF) tests the null hypothesis that a unit root is present in a time series sample. The alternative hypothesis is different depend.. 2020. 6. 19. 시계열 정규화. Normalizing . 크기조절. Scaling 시계열 정규화. Normalizing 주용도 : 2개 이상의 시계열들 비교. 신호처리계 입력단에 값의 범위 조절하기등. 시계열 정규화 - 평균, 표준편차 기반. Xnorm(t) = ( x(t) - m ) / sd where, m :평균 , sd 표준편자. - 정규화된 시계열은 평균값 0, 표준편차 1이 된다. 최대치 최소치는 고정되지 않고 시계열마다 다른 값을 가지게 됨. 시계열 정규화 - 최대, 최소 기반. Xnorm(t) = x(t) / (max-min) where, max : 최대값, min : 최소값 - 정규화된 시계열은 최대값 0.5, 최소값 -0.5 즉 전체 진폭 1이 된다. 통상적으로 시계열 정규화 라 함은 평균과 표준편차 이용한 것을 의미하나, 진폭을 동일하게 1로 되게 하는 정규화 도 있.. 2020. 4. 1. 공분산. covariance 공분산. covariance 2개의 변수 X,Y 에 대한 Cov(X,Y)정의식 Cov(X , Y) = E((X-u)(Y-v)) ------ (1) = E(X * Y) - uv -------(2) where, E : expectation value(평균치라 생각하면됨) 연산자. u = E(X), v = E(Y) - 2종의 값들의 상관정도 . - 공분산 양수 : 2개의 변수가 동일하게 값이 변하는 경우 ( 같이 증가, 같이 감소 ) - 공분산 음수 : 하나는 증가하는데 다른변수는 감소하는 경우, - 공분산 0 : 2개의 변수가 아무관계없이 독립적인 경우 . 공분산이 0인 확률변수를 비상관 확률변수라 한다. 연관 평균. 분산. 표준편차. 어떤 값들 Vi 가 N 개 있을때, 평균 Vi 들 모두 더하기 / N 분.. 2020. 3. 30. 평균. 분산. 표준편차. 어떤 값들 Vi 가 N 개 있을때, 평균 Vi 들 모두 더하기 / N 분산 (Vi - 평균)^2 들의 합 / N . ^2 는 제곱. 표준편차 분산에 루트 취한것. 연관 통계 . Z score . T score 상황 데이터 열 : Xi , where i = 1, 2, 3, ... 데이터 열의 평균 m, 표준편차 sd . Z score Zi = ( Xi - m ) / sd - Zi 는 Xi 의 평균값을 0으로 이동 시키고 데이터 폭을 sd 로 스케일 처리한것. - 활용성 : 다른 데이 igotit.tistory.com 공분산. covariance 공분산. covariance 2개의 변수 X,Y 에 대한 Cov(X,Y)정의식 Cov(X , Y) = E((X-u)(Y-v)) ------ (1) = E(X * Y.. 2020. 3. 29. 이전 1 2 3 4 5 다음
