Deep Learning through deep learning

GAN 에 대한 기본적인 훈련을 마쳤으니 이제는 좀 더 안정적이고 고품질의 이미지를 생성해보자. 사실상 이전의 모델은 돌려봤다는 느낌뿐이지 이게 이미지인지 그저 픽셀인지 긴가민가하다. 이 글의 전체적인 내용은 #2 이전 글의 GAN 모델의 이미지 품질 및 안정성 향상을 위한 Convolution Neural Network (CNN) 모델 구조 변경이다. 이전 코드와 데이터셋을 그대로 사용하면서 몇 가지 수정할 부분만 추가할 예정이다. Coding DCGAN CelebA 얼굴이미지 데이터 (이미지 데이터 형식)를 활용한 DCGAN 더보기 1. 기존의 코드에서 몇 가지 수정을 거치면 된다. class Discriminator(nn.Module): def __init__(self): super().__init..

본격적으로 GAN에 대해 알아가보자. 해당 글은 이미 널리다시피 널린 GAN에 대한 이론정보를 이미 어느정도 파악한 후 본격적으로 구현하고자 하는 의지를 가진 사람들을 위해 작성되었다. GAN 의 이론을 빠르게 훑자. 해당 글의 목적은 활용에 있지 구현에 있지 않다는 것을 명시하고 간다. Theory GAN은 당연하게도 기존의 인공신경망(ANN)의 구조에서 시작된다. Multi Layer Perceptron 을 예시로 들자면, MLP에서는 이미지를 입력으로 넣어 클래스에 대한 정보를 출력해냈다면, GAN에서는 출력된 정보를 입력으로 넣어 이미지를 뽑아내는 백쿼리 이론을 따른다. GAN 에서는 적대적 훈련이라고 부르는 Discriminator, Generator 두 신경망이 존재하는데, 쉽게 말해 G에서는..

GAN 모델은 연구실 과제로 시작되어 논문까지 함께한 모델이다. 수많은 blog, kaggle, github, paper with code 등을 찾아보며 반년을 고심한 끝에 GAN 모델에 대해 어느정도 체계가 잡혔다. 지금까지 연구해온 GAN 모델에 대한 데이터셋을 만드는 과정에서부터 내가 원하는 결과를 뽑아내는 것까지 자세하게 다뤄보고자 한다. 모델의 단계는 다음과 같다. 1. GAN GAN, WGAN, WGAN-GP, LSGAN 순의 모델들이 있다. 이미지 생성 모델의 근간이 되는 모델로서, 이미지 생성까지의 과정만을 다룬다. 2. CGAN CGAN, DCGAN, Pix2Pix, CycleGAN 순의 모델들이 있다. 조건을 추가한 이미지 생성 모델로서, 이미지 생성에 그치지 않고 원하는 스타일의 이미..

2022년 3월을 기점으로 2023년 8월이 되기까지 1년 반정도 딥러닝에 대한 공부를 하였다. 딥러닝에 대한 공부를 해오면서 들었던 의문과 고찰을 적어두려고 한다. 1. 딥러닝을 공부한다는 것 처음에는 남들과 다르지 않은 이유로 '가볍게' 보고 딥러닝을 시작하였다. 그저 오픈소스를 가져와 내가 원하는 데이터 형식을 넣으면 모든지 만들 수 있겠다는 자신감이었다. 틀린말은 아니지만, 그 과정이 결코 쉽지 않음을 점차 공부를 하면서 깨닫게 되었다. 딥러닝에 대한 학습을 하면서 계속해서 들었던 의문은 '그래서 딥러닝이라는게 뭔데?' 였다. 처음부터 끝까지 손수 프로그래밍하여 새로운 알고리즘을 짜내는 것인가? 아니라고 생각한다. 구글링 실력을 통해 오픈소스를 찾아 활용하기만하면 되는것인가? 아니라고 생각한다. ..

https://www.acmicpc.net/problem/2164 2164번: 카드2 N장의 카드가 있다. 각각의 카드는 차례로 1부터 N까지의 번호가 붙어 있으며, 1번 카드가 제일 위에, N번 카드가 제일 아래인 상태로 순서대로 카드가 놓여 있다. 이제 다음과 같은 동작을 카드가 www.acmicpc.net [문제 해석] 더보기 문제의 규칙은 단순합니다. N 정수가 입력되었을 때, 1부터 N까지의 수들을 가지고 규칙을 적용하면 됩니다. 규칙은 1 숫자부터 시작하여 첫번째 수를 버리고, 두번째 수를 맨 뒤로 넣는 것을 반복하는 것입니다. 1. N = 6 일 때, 1 2 3 4 5 6 의 숫자들에 규칙을 적용해 1을 버리고 2를 맨뒤로 넣으면 3 4 5 6 2 가 됩니다. 2. 3 4 5 6 2 에 다시..

https://www.acmicpc.net/ Baekjoon Online Judge Baekjoon Online Judge 프로그래밍 문제를 풀고 온라인으로 채점받을 수 있는 곳입니다. www.acmicpc.net [문제 해석] 더보기 1~N까지의 번호가 있는 공이 각 번호에 맞게 위치해있고, 이 위치를 2개씩 바꾸는걸 반복하는 문제이다. 공 개수 N이 주어지고, 공 위치를 바꿀 횟수 M이 주어진다. 두번째 줄부터는 두 공의 위치가 입력되면 각 위치에 있는 공을 서로 바꾸면 된다. 주의할점은 공의 위치가 주어지는것이지 공의 번호가 주어지는것이 아니다. k라는 벡터를 만들어 0번 인덱스부터 N번 인덱스까지 각 인덱스 숫자를 값으로 할당한다. (1번째는 숫자 1이 있겠지) 다음 for문에서는 M번을 반복하며..

https://www.acmicpc.net/ Baekjoon Online Judge Baekjoon Online Judge 프로그래밍 문제를 풀고 온라인으로 채점받을 수 있는 곳입니다. www.acmicpc.net [문제 해석] 더보기 반복이 얼마나 될지 몰라 while문을 활용해야하는 문제이다. 또한, 규칙을 찾아 문제를 풀어야하는 구현 문제이기도 하다. 주어진 숫자(변수 N)에 대해 1부터 시작해서 1씩 증가(변수 i)하며 더해지는 수(변수 sum)가 있고, 이 수가 N을 넘는 경우 1로 다시 초기화(변수 i)되는 규칙을 가지고 있다. 입력숫자 N이 주어진다. 증가하는 숫자를 표현하기 위한 i=1, 숫자들을 더하여 N와 비교할 sum = 0, 걸릴 총 초를 계산하는 count = 0 할당 while문..

https://www.acmicpc.net/ Baekjoon Online Judge Baekjoon Online Judge 프로그래밍 문제를 풀고 온라인으로 채점받을 수 있는 곳입니다. www.acmicpc.net [문제 해석] 더보기 손님의 수가 주어지고 그 수에 따라 각자 앉고 싶어하는 자리 번호가 각각 주어진다. 이때 중복되는 번호가 있다면 몇번의 중복이 있었는지를 출력하는 문제이다. 입력변수 N을 먼저 입력받는다. 그 후 N_state라는 자리 벡터를 만들었다. for문을 통해 입력받은 자리 번호를 N_state배열에 할당했다. 2중 for문을 이용해 N_state를 탐색하면 되는데, 두번째 for문에 i+1부터 시작하는 이유는 N_state[i] == N_state[j] 이 조건에는 i==j인 ..

https://www.acmicpc.net/ Baekjoon Online Judge Baekjoon Online Judge 프로그래밍 문제를 풀고 온라인으로 채점받을 수 있는 곳입니다. www.acmicpc.net [문제 해석] 더보기 계단형식의 별 출력 모양을 위아래, 왼쪽으로 각각 한번씩 뒤집은 모양이다. 기존의 계단형식 별 출력의 경우 2중 반복문을 사용하여, 첫번째 for문의 범위는 0부터 입력 변수 N 만큼이고 두번째 for문의 범위는 0부터 i만큼반복하여 내려갈수록 i가 커지면서 출력되는 별이 늘어나는 계단구조이다. 하지만 이번 문제는 계단 사이의 공백을 염두해두어야 하고, 위아래로 뒤집혔으므로 for문의 조건이 달라짐을 염두하자. 먼저 입력변수 N을 입력해준다. N개의 층을 만들기 위해 fo..

https://www.acmicpc.net/ Baekjoon Online Judge Baekjoon Online Judge 프로그래밍 문제를 풀고 온라인으로 채점받을 수 있는 곳입니다. www.acmicpc.net 문제 해석 더보기 문자열을 배열처럼 이용하는 문제이다. 처음 입력되는 그릇은 무조건 10cm높이를 가지고 시작하는걸 주의하자. 두번째부터 입력되는 그릇은 같은 모양이면 5cm, 다른 모양이면 10cm가 더해지는 구조이다. a_input 변수에 그릇 문자열 전체를 입력해준다. 이 문자열은 배열처럼 a_input[0~문자열길이] 이런식으로 문자를 뽑아낼 수 있다. 현재 문자와 다음 문자를 비교할 때, 다른 경우는 다른 모양이므로 +10, 같은 경우는 같은 모양이므로 +5를 해준다. 점수를 저장하기..