Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- mPLUG-2
- 모델 freeze
- 강화학습
- MLLM
- 특정 layer 추출
- Instruction dataset
- def train
- 파라미터 수 확인
- layer 추출
- 주식 용어정리
- 파라미터 수
- 가상환경
- 특정 layer 동결
- 논문 작성
- Video Understanding
- Multimodal Large Language Model
- 모델 구조 변경
- mqtt
- 논문 작성 요령
- def validation
- vsocde 익스텐션
- 가중치 없이 모델 로드
- 모델 동결
- 논문리뷰
- cnn
- 주식
- pretrained model layer
- KOSMOS-2
- Foundation Transformers
- DeepNet
Archives
- Today
- Total
목록LSTM (1)
시작은 미약하였으나 , 그 끝은 창대하리라
[LSTM] 예제 코드 설명 (시계열 데이터 예측)
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..
인공지능/딥러닝 사이드 Project
2022. 8. 20. 00:00