반응형 시계열3 [딥러닝 with Python] 순환 신경망(Recurrent Neural Network) 이번에는 순환 신경망(Recurrent Neural Network)에 대해서 알아보겠습니다. 1. 순환 신경망이란?(Recurrent Neural Network)- 순환 신경망은 순서가 있는 데이터를 다루는 아키텍처입니다. * 예를 들어 음악, 소리, 행동에 관련된 순서를 바탕으로 정리된 데이터나 비디오와 같이 시각적인 정보가 순서가 있게 구성된 데이터 등을 다룰때 활용됩니다. - 순환 신경망은 시간적 순서 정보인 Temporal Information 뿐만 아니라, 텍스트, 악보와 같이 공간적인 순서 정보인 Spatial Information도 다루는 신경망 구조 입니다. - 이 구조를 간단히 시각화 및 수식으로 표현해보면 아래와 같습니다. 즉, 기존 상태와 인풋으로 입력된 순서상 다음 상태인 현재 상태.. 2024. 11. 3. [딥러닝 with Python] HYDRA(HYbrid Dicionary-Rocket Architecture)(2/2) 이번 시간에는 이전 시간에 알아본 포스팅의 내용을 파이썬 코드로 구현해서 분류 결과를 도출해보겠습니다. [개념정리] HYDRA(HYbrid Dicionary-Rocket Architecture)(1/2) 코드는 범용적인 재현성을 위해 구글 코랩환경에서 구현하였습니다. 1. HYDRA를 활용한 시계열 데이터 분류 - 이번 실험을 위해 사용할 데이터는 Cricket 데이터입니다.[출처 : https://www.timeseriesclassification.com/description.php?Dataset=Cricket] - 해당 데이터에 대한 간략한 설명은 아래와 같습니다. * 이 데이터는 크리켓 경기에서 심판이 점수 기록자에게 다양한 게임 이벤트를 신호로 전달하는 동작을 분석하는 과정에서 나온 데이터입니다.. 2024. 10. 16. [개념정리] HYDRA(HYbrid Dicionary-Rocket Architecture)(1/2) [본 포스팅은 " Hydra: Competing convolutional kernels for fast and accurate time series classfication"(Dempster et al. 2022) 본 논문을 참고하였습니다.] HYDRA는 HYbrid Dicionary-Rocket Architecture 라는 이름에서 알 수 있듯이 지난번에 포스팅했었던 ROCKET 방법과 Dictionary based 방법을 결합한 시계열 데이터 특성 추출 방법이라고 보시면 되겠습니다. [개념정리] ROCKET(RandOm Convolutional KErnel Transform) (시계열 특징 추출 / 시계열 분류) (1/2)[파이썬구현] ROCKET(RandOm Convolutional KErnel T.. 2024. 10. 15. 이전 1 다음 반응형
