11월 DATA/ML 블로그 포스팅 #245
11월 DATA/ML 블로그 포스팅 #245
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dlalsrb0248
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beautifulchoi,
hjm507,
paulben0410 and
yurishin929
beautifulchoi
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beautifulchoi
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죄송합니다,, 리뷰가 좀 늦어졌네요... 고등학생때부터 오토인코더를 사용해보셨다니 ㄷㄷ 대단하신 것 같습니다 ,,, !
실습내용과 시각화 부분도 깔끔해서 쉽게 잘 정리 된 것 같습니다. 고생하셨습니다
_posts/2022-11-20-VAE.md
Outdated
| ``` | ||
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| 위에서 모델을 만들 때 활성화 함수로 Leaky ReLU가 쓰였는데 leaky ReLU는 x가 0보다 작으면 0을 y로갖는 상수 함수이고 0보다 크면 항등 함수인 일반 ReLU와 달리 x값이 0보다 작을 때 기울기가 0.001으로 작은 음수값을 가진다는 차이점이 존재합니다. |
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LeakyRELU의 특성이 음의 영역에서 0을 y로 갖는 상수함수라고 읽혀질 여지가 있어, 끊어서 relu와의 차이를 설명하면 좋을 것 같습니다
_posts/2022-11-20-VAE.md
Outdated
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|  | ||
| <br/> | ||
| 그 다음, 숫자에 따라 색을 구분하여 산점도를 그려보겠습니다. 모델에게 해당 사진 데이터에 해당하는 숫자 레이블을 입력해주지 않았음에도 AE는 자연스럽게 비슷한 숫자를 잠재 공간의 같은 영역에 모은 것을 볼 수 있습니다. |
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AE의 결과와 문제점을 분리하면 좋을 것 같습니다.(비슷한 숫자를 같은 공간안에 클러스터 해주는건 장점에 속하는데, 단점처럼-단점이 될수도 있으나 읽히는 것 같습니다)
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결과와 문제점으로 영역을 나누었습니다. 자세한 리뷰 감사드립니다!
hjm507
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hjm507
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이상 탐지 관련해서 오토인코더 이용해보려고 했으나 쉽지 않을 것 같아 시간 상 포기했었던 경험이 있는데 대단하시네요.. 실제 코드 및 이미지와 함께 설명이 잘 되어 있어 좋았습니다!
_posts/2022-11-20-VAE.md
Outdated
| decoder = Model(decoder_input, decoder_output) | ||
| ``` | ||
| <br/> | ||
| 인코더와 디코더를 동시에 훈련시키기 위해서는 데이터가 언코더를 지나 디코더로 나오는 하나의 모델을 만들어야 합니다. 다음 코드와 같이 오토 인코더 모델의 입력을 인코더의 입력으로 하고 디코더의 입력은 인코더의 출력으로 한 뒤 오토 인코더 모델의 출력을 디코더의 출력을 하여 AE 모델을 만듭니다. |
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언코더 -> 인코더
오타 수정해야 할 것 같습니다.
이외에도 자잘한 문법 오류 등은 맞춤법 검사기 등을 이용해 전체 내용에 대해 한 번 체크해주시고 수정해 주셨으면 좋겠습니다.
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오타와 맞춤법 수정했습니다. 감사합니다!
| 인코더와 디코더에 들어갈 때의 데이터의 형태와 인코더와 디코더의 filter 수, kernel size, strides를 정의해 줍니다. | ||
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|
||
| ```python | ||
| AE = Autoencoder( |
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사용한 라이브러리나 환경 등에 대해서 간략하게 안내해주거나 설명해주었으면 좋을 것 같습니다.
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말씀하신 내용 간략하게 추가했습니다. 리뷰 감사드립니다!
SSUHYUNKIM
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✅ 리뷰 완료
SSUHYUNKIM
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💯 최종 완료
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