지속가능티끌/Data.Math.Phys ( 70 ) cuDNN 다운로드. 엔비디아 CUDA 기반 neural net 라이브러리. 개요 cuDNN 라이브러리 개요 & 다운로드. cuDNN개요.cuDNN : CUDA 기반 Deep Neural Network 라이브러리. - CUDA가 GPU이용 고속연산처리 수단이므로 cuDNN 도 GPU이용한 고속화 처리 가능.- cuDNN 을 활용하는 deep learning framework들. Caffe, TensorFlow, Theano, Torch, and CNTK. 등. 모두보기 제조사 : 엔비디아. cuDNN 주요특징 : DNN 응용에서 자주 요구되는 루틴들 제공하며 이 루틴들이 GPU 이용하여 고속연산 가능하다는 점.- convolution forward and backword, cross-correlation.- Pooling forward and backword- Softmax fo.. 2019. 4. 19. 텐서플로우 2.0 개발환경 구축 텐서플로우 버전 2.0.0-alpha0 설치 - 현재(2019년 4월 18일 ) 최신버전. ANACONDA prompt 창에서 구문 pip install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0 - 동영상 : 텐서플로우 2.0.0-alpha0 설치과정 상세. CUDA toolkit 버전 10.0 설치 - tensorflow 2.0.0-alpha0 는 CUDA10.0 에서 사용가능. - 설치 과정 동영상. cuDNN SDK 버전 7.2 이상 다운로드. 중요 : "cuDNN 7.5.0 for CUDA10.0" 다운받고 3개 파일 배치처리(동영상 1분 39초 부터) . 참조 텐서플로우 설치방법 설명 사이트 : https://www.tensorflow.org/install? TensorFlow www.. 2019. 4. 18. TensorFlow. 윈도우 10 에 설치 본 글에서는 ANACONDA 기반 TensorFlow 설치과정 보인다. - ANACONDA 설치방법 상세 보기 : https://igotit.tistory.com/2100 ANACONDA. 아나콘다. 설치 ANACONDA 설치파일 다운로드 주소 : https://www.anaconda.com/ Home - Anaconda Latest news: Read all about day 1 of AnacondaCON here! The Enterprise Data Science Platform for… Data Scientists Co.. igotit.tistory.com ANACONDA 이용 TensorFlow 설치 상세. 첫등록 : 2019년 4월 8일 최종수정 : 본 글 단축주소 : https://igotit.. 2019. 4. 8. CUDA Toolkit 개요. Windows10 에 설치. CUDA Toolkit 개요. CUDA - GPGPU 달성을 목적으로 하는 엔비디아사의 GPU의 하드웨어요소와 S/W 요소들. - 본 글에서는 윈도우10에 CUDA 버전 9.0, 버전 8.0 설치방법 정리된다. - 우분투 16.04 에 CUDA 설치하는 방법은 따로 정리됨.-> http://igotit.tistory.com/1084 CUDA Toolkit 에 포함되어있는것들.1. CUDA 전용 C/C++ 컴파일러. 약어 명칭 : NVCC (NVIDIA CUDA C/C++ Complier)- NVCC상세 : https://developer.nvidia.com/cuda-llvm-compiler2. CUDA 기반 라이브러리들.- nvGraph, cuBLAS, nvBLAS, cuBLAS-XT, cuSPARSE,.. 2019. 4. 8. ALGLIB. 수치해석 데이터처리 라이브러리. ALGLIB 개요 특징.- 수치해석, 데이터 처리 cross-platform 라이브러리. - 활용가능 언어 C++, C#, Delphi, CPython.- 활용가능 os : 윈도우, 유닉스. - 공식사이트 : http://www.alglib.net/- 무료다운로드 : http://www.alglib.net/download.php 수치해석, 데이터 처리 주요특징.Data analysis (classification/regression, statistics) Optimization and nonlinear solvers Interpolation and linear/nonlinear least-squares fitting Linear algebra (direct algorithms, EVD/SVD), dire.. 2018. 8. 26. Linear Regression. 선형회귀. Linear Regression ( 선형회귀 ) 정의 : (x,y) 로 구성된 데이터의 분포 를 직선(=Linear) 표현하는것. 직선이라 함은 함수식 y = ax +b. where a=기울기, b=절편. 주어진 (x,y) 데이터 셋을 가장 잘 대표하는 직선 결정하는 방법. : 데이터와 직선사이의 차이값들이 최소화 되는 a 와 b를 구한다. 차이값의 정의는 여러 방식이 가능하며, 흔하게 사용되는 식은 아래처럼 정의된다. 주. 표현하는 용어에 "회귀" 라는 단어가 들어갔다고 데이터들을 만들어낸 운동방정식이 그 직선으로 꼭 복귀(회귀 )하고자 하는 성질이 있다는 의미 아님. 자연과학, 공학적 대상에서 용어에 사용된 단어의 인문학적 언어적 의미로 엉뚱한 해석하는 바보같은 짓 하지말 것. 이치를 파악하는데 가장.. 2017. 12. 6. 엑셀에서 히스토그램. 엑셀에서 데이터 -> 데이터분석 클릭.(데이터 분석 항목 보이게 하는 방법 -> http://igotit.tistory.com/1460 ) 상기 데이터 분석 클릭하면 적용가능한 분석법들이 보인다. 이 중에서 히스토그램 클릭. 히스토그램 데이터 영역을 설정창. 상기 버튼 확인 클릭하면 히스토그램 데이터와 챠트 출력된다. ///1461. 2017. 11. 21. 엑셀에서 데이터 분석 추가 방법. 엑셀 버전 2007. 엑셀 기본 설치상태의 데이터에는 데이터분석 항목이 없다. 아래 처럼 데이터 분석 항목 추가하는법. 엑셀 실행하고 옵션 클릭. 옵션 창(아래 그림) 에서 추가기능 -> 분석도구 선택 이후 버튼 이동 클릭. 상기 창에서 버튼 이동 클릭하면 아래처럼 추가기능 창이 뜬다. 분석도구 선택하고 버튼 확인 클릭한다. 이제 메뉴 데이터 탭에 데이터분석 항목이 보이고 활용가능하다. ///1460 2017. 11. 20. Caffe 2. Lightweight, Modular, Scalable 딥러닝프레임웍 Caffe 2 개요. A Lightweight, Modular, and Scalable 딥러닝 프레임워크. 기존 caffe 의 새버전. 학습된 모델을 윈도우, 리눅스, 라즈베리파이 등 소형기기에까지 배포가능하게 함. CPU/ GPU 모두 지원. GPU : 엔비디아 CUDA, cuDNN 기반. 지원 API : C++, Python. RNN 지원 : https://caffe2.ai/blog/2017/08/03/caffe2-adds-RNN-support.html 사이트 : http://caffe2.ai caffe2 관리주체 : 페이스북. 엔비디아의 caffe2 소개글 : https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/caffe2-deep-learning-framework-face.. 2017. 8. 3. TA-LIB. Technical Analysis Library 개요. TA-LIB 개요 TA-Lib is widely used by trading software developers requiring to perform technical analysis of financial market data. Includes 200 indicators such as ADX, MACD, RSI, Stochastic, Bollinger Bands etc.Candlestick pattern recognitionOpen-source API for C/C++, Java, Perl, Python and 100% Managed .NET 사이트 : http://ta-lib.org/ TA-LIB에서 계산 가능한 것들 전체 AD Chaikin A/D Line ADOSC Chaikin A/D Oscil.. 2017. 8. 3. DarkNet. C, CUDA 기반 오픈소스 신경망(딥러닝). DarkNet 개요 C, CUDA기반 오픈소스 신경망 프레임웍. 주요특징. - 고속, 쉬운설치, CPU, GPU 모두 지원. - YOLO : 영상에서 실시간 물체 인식.- RNN 사이트 : https://pjreddie.com/darknet/ GitHub : https://github.com/pjreddie/darknet ///1403 2017. 8. 3. tiny-dnn. C++ deep learning. tiny-dnn 개요. C++14 implementation of deep learning.It is suitable for deep learning on limited computational resource, embedded systems and IoT devices. 종속성. Nothing. All you need is a C++14 compiler (gcc 4.9+, clang 3.6+ or VS 2015+). GitHub : https://github.com/tiny-dnn/tiny-dnn Documentation : http://tiny-dnn.readthedocs.io/en/latest/ ///1401 2017. 8. 2. Neural Net. C++ 기반 신경망 쌩코딩하기. 여타 다른 라이브러리 활용없이 신경망 밑바닥 부터 직접 C++ 코딩 동영상 강좌. ///1400. 2017. 8. 2. 인텔. Movidius. Neural Compute Stick Features Supports Convolutional Neural Network (CNN) profiling, prototyping and tuning workflowReal-time on device inference – Cloud connectivity not required Features the Movidius™ Vision Processing Unit (VPU) with energy-efficient CNN processingAll data and power provided over a single USB type A portRun multiple devices on the same platform to scale performance ///1394. 2017. 7. 29. FANN Tool. 간단 사용가능 신경망 소프트웨어. FANN Tool 개요 FANN 라이브러리 기반으로 제작된 응용프로그램. - 코딩작업없이 데이터에 신경망 적용 가능. - 타 프레임웍(GPU, Cuda, 타 라이브러리 등) 종속성 없어 설치 즉시 실행가능. FANN Tool 설치. 다운로드 : FannTool-1.2.zip 상기 zip 파일 다운 받아 압축풀고 폴더 bin 의 FannTool.exe 실행하면된다. FANN Tool 실행샷. FANN Tool 사용법 FANN Tool 메뉴얼 : https://storage.googleapis.com/google-code-archive-ownloads/v2/code.google.com/fanntool/FannTool_Users_Guide.zip 연관. FANN 라이브러리 : http://igotit.tist.. 2017. 7. 28. 뉴럴넷 3D 시각화 동영상. ///1387 2017. 7. 26. DyNet. Dynamically structured Network. DyNet 개요. 주요특징. - dynamic structures that change for every training instance. - written in C++.- API for User : C++ , Python. - CPU, GPU 모두 실행가능.- 윈도우10 도 지원됨( Visual Studio 2015 ). DyNet 문서사이트 : http://dynet.readthedocs.io/en/latest/index.html GitHub : https://github.com/clab/dynet Practical Neural Net for NLP : http://demo.clab.cs.cmu.edu/cdyer/emnlp2016-dynet-tutorial-part2.pdf ///1381. 2017. 7. 24. SNNS. Stuttgart Neural Network Simulator SNNS. Stuttgart Neural Network Simulator 주요특징. 유닉스기반. Backpropagation (BP) for feedforward networks vanilla (online) BP BP with momentum term and flat spot elimination batch BPCounterpropagation Quickprop Backpercolation 1 RProp Generalized radial basis functions (RBF) ART1 ART2 ARTMAP Cascade Correlation Recurrent Cascade Correlation Dynamic LVQ Backpropagation through time (for recurrent netwo.. 2017. 6. 26. 이전 1 2 3 4 다음
