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딥러닝 4

Keras를 이용한 RNN - 인터넷 영화 리뷰로 감정 분류 학습

인터넷 영화 리뷰 데이터(IMDB) 구조 파악 코드 from keras.datasets import imdb (x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data() print("결과 종류:",max(y_train)+1) #0은 부정, 1은 긍정 len_result = [len(s) for s in x_train] print(len_result) word_to_index = imdb.get_word_index() index_to_word={} for key, value in word_to_index.items(): index_to_word[value] = key cnt=0 for iv in X_train[0]: print(index_to_word[iv],end=..

Keras를 이용한 CNN, 손글씨 인식 소스 코드

import keras from keras import models, layers from keras import backend from keras import datasets batch_size = 128 epochs = 10 num_classes = 10 #데이터 로딩 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = datasets.mnist.load_data() img_rows, img_cols = x_train.shape[1:] if backend.image_data_format() == 'channels_first': x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 1, img_rows, img_cols) x_test = x_test.resha..

Keras를 이용한 딥러닝 시작, ANN-DNN, 손글씨 인식시키기

#데이터 로딩 import numpy as np from keras import datasets data_train,data_test = datasets.mnist.load_data() image_train, label_train = data_train image_test, label_test = data_test #데이터 정제화 from keras.utils import np_utils label_train2 = np_utils.to_categorical(label_train) print(label_test[0]) label_test2 = np_utils.to_categorical(label_test) print(label_test2[0]) length,weight,height = image_train..

머신러닝 및 딥러닝에 사용하는 손글씨 데이터 mnist 다운로드 및 구조 분석하기

#mnist 다운로드 및 분석 import numpy as np from keras import datasets data_train,data_test = datasets.mnist.load_data() image_train, label_train = data_train image_test, label_test = data_test print("image_train의 구조:",image_train.shape) print("label_train의 구조:",label_train.shape) print("image_test의 구조:",image_test.shape) print("label_test의 구조:",label_test.shape) colcnt = len(image_train[0]) rowcnt = le..

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