🤖딥러닝 (18) 썸네일형 리스트형 [딥러닝] 선형대수(1) 벡터와 벡터의 기하학적 의미 01. 선형대수 선형대수는 벡터(vector)와 행렬(matrix)로 숫자를 표현하고 연산하는 수학의 한 분야로, 공간을 설명하는데 편리한 용어나 개념을 제공한다. 특히 컴퓨터 그래픽, 머신러닝, 신호처리, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 선형대수의 개념을 활용하기 때문에 선형대수를 제대로 이해하는 것이 중요하다. 1) 컴퓨터 그래픽에서의 선형대수 컴퓨터 그래픽에서는 선형 대수를 사용하여 3차원 공간상에서 객체의 위치, 회전, 크기 등을 표현한다. 예를들어 3차원 공간에 있는 하나의 삼각형의 각 꼭짓점을 3차원 좌표계로 표현했을 때, 이 좌표계는 다시 벡터로 표현할 수 있다. 따라서 벡터들 간의 연산을 통해 삼각형의 위치나 크기를 변경할 수 있게 된다. 2) 딥러닝에서의 선형대수 대용량의 데이터를 다루는.. 비용함수(Loss function/cost function)와 경사하강법(Gradient Descent)이란 00. 모델링(Modeling) 머신러닝과 딥러닝의 기본적 컨셉은 대용량의 데이터를 가지고 모델을 만들고, 이 모델에 새로운 데이터를 적용시켰을 때 예측을 잘하도록 하는 것이다. (결국 과거의 데이터에서 어떠한 패턴을 파악하고 그것을 이용해 미래를 예측하고 싶은것.) 예를 들어, 아이스크림 가게를 운영하는 사장이 다음 달은 어느 정도의 물량을 미리 확보해놔야하는지 예측하고 싶을 수 있다. (실제 판매량 보다 너무 적거나 많게 물건을 준비해놓으면 그에 따른 손해가 발생하기 때문에 조금이라도 손실을 줄이고 싶은것.) 이때 최근 몇년동안의 데이터(날씨, 기온, 월, 강수량, 판매수량 등)를 이용하여 패턴을 파악하면 다음달에 어느정도의 아이스크림을 미리 확보해야 하는지 예측할 수 있을 것이다. 이처럼 데이터 내.. Sleep-EDF dataset (python에서 EDF 포맷 읽기) 01. Sleep-EDF dataset Sleep-EDF dataset은 EEG(Fpz-Cz 및 Pz-Oz), EOG, EMG 및 이벤트 마커가 포함된 197개의 수면다원검사(Polysomnographic) 기록이 포함되어있는 오픈 데이터셋이다. Sleep-EDF dataset을 다운로드하면 크게 두 가지 종류의 폴더가 있다. 1) Sleep-cassette 2) Sleep - telemetry 1) Sleep-cassette는 시간순으로 PSG의 각 센서 데이터의 기록이고, 2)Sleep-telemetry는 테마제팜(temazepam)이라는 불면증 치료제 효과를 확인하기 위해 만든 데이터 셋이다. 이 중, 1)sleep-cassette dataset을 활용하여 edf파일을 읽어오는 방법을 정리해보고자 .. [논문 리뷰] An Attention-Based Deep Learning Approach for Sleep Stage Classification With Single-Channel EEG 1. Introduction sleep stage는 인간의 면역체계, 기억력, 대사작용 등과 관련하여 중요한 요소이기 때문에 수면을 모니터링하고, sleep stage를 분류, 분석하여 sleep quality를 높이는 것이 필요하다. 현재 sleep stage를 측정하는 기본적인 방법으로는 수면 다원검사(PSG : polysomnography)가 있으며, 이는 EEG(Electroencephalogram), EOG(Electrooculogram), EMG(Electromyogram), ECG(Electrocardiogram)을 측정하여 수면에 대한 전반적인것들을 검사한다. 하지만 수면 다원검사는 비용적인 부담과 검사 방법의 불편함 등 여러 문제점이 있기 때문에, 보다 쉽고 간편하며 저렴한 방법으로 수면.. loss값이 nan인 이유와 해결 방법 00. loss값이 nan??? 딥러닝 모델을 학습시키는데, 그 결과가 loss:nan / sparse_categorical_accuracy:0.000e+00이 나왔다. 이건 정말이지 듣도 보도 못한 결과!?!?!?!?!? 띠용....💁🏻♀️❓혹시나 다음에도 이러한 상황이 발생할 수 있기 때문에 기록해두는 loss값이 nan이 나온 이유와 해결방법!! 01. 원인 추정 loss가 어떻게 nan이 나오지??? 이를 해결하기 위해 그 이유를 검색해본 결과, 다음과 같은것들이 원인 & 해결방법이 될 수 있다. 1️⃣ input data에 nan이 껴있다. -> df.isnull( ).any( )로 확인해보자 2️⃣ 데이터 타입을 float로 변경해보자 3️⃣ learningrate가 너무 높아서 그럴 수 있.. 이전 1 2 3 4 다음
