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시작은 미약하였으나 , 그 끝은 창대하리라
들어가기 전에-> 1. CNN의 기본 개념은 타 블로그 글을 참고하면 될 거 같습니다. 2. 개념은 알지만 코드를 짜는 부분에 있어서 헷갈리는 분들을 위한 글입니다. 3. reshape 하는 방법이 메인이 되는 게시글입니다. 4. Conv1D 가 첫 번째 layer 인 예시입니다. 5. 주어진 데이터는 시계열 데이터 이지만 시계열 데이터가 아닌것 처럼 코드를 작성 하였습니다. (단순 회귀 예측 처럼 작성함) 1. Conv1D 와 Conv2D 차이 (Conv1D에 대한 글은 너무 없어서 공부할 때 힘들었다.. 거의 conv2d+이미지 처리..) 1. 1D에서 보면 9개의 예시가 있고 feature의 개수가 6개이다. 2. 한 방향으로만 커널(필터)이 움직인다. (가로축으로만 or세로축으로만) 여기서는 세로..
들어가기 전에-> 1. LSTM의 기본 개념은 타 블로그 글을 참고하면 될거같습니다. 2 . 개념은 알지만 코드를 짜는 부분에 있어서 햇갈리는 분들을 위한 글 입니다. 3.window Size 만드는 방법이 메인이 되는 게시글 입니다. 1. Window Size 만드는 방법. ( 그렇다 전처리는 중요한 과정이지만 사실상 전처리를 하는 방법은 자신의 판단에 의해 하는 것이고 원하는 전처리는 인터넷에 찾아보면 상당히 많은 글들이 있다. 즉, window size를 만드는 방법에 대해서 설명을 하겠다.) # 데이터 셋을 만드는 함수 def make_dataset(data, label, window_size): feature_list = [] label_list = [] for i in range(len(dat..