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The Sequential API레이어를 직선으로 쌓아서 모델을 구성 (단순한 설계)Load the Data and Split the Data into Train/Test SetsHappy House 데이터셋을 활용하여 얼굴 이미지에서 사람의 미소 여부를 판단하는 모델모델 목표: 웃고 있는 사람만 Happy House에 입장할 수 있도록 웃는 얼굴 분류X_train_orig, Y_train_orig, X_test_orig, Y_test_orig, classes = load_happy_dataset()# Normalize image vectorsX_train = X_train_orig/255.X_test = X_test_orig/255.# ReshapeY_train = Y_train_orig.TY_test..

Convolutional Neural NetworksZero-Padding패딩의 주요 이점:크기 유지: 네트워크를 깊게 쌓아도 출력 볼륨의 높이와 너비가 줄어들지 않도록 해줌. 특히 same convolution에서는 크기가 정확히 유지됨.가장자리 정보 보존: 이미지 가장자리의 픽셀들이 다음 레이어에 영향을 줄 수 있도록 정보를 유지함.def zero_pad(X, pad): X_pad = np.pad(X, ((0, 0), (pad, pad), (pad, pad), (0, 0)), mode='constant', constant_values=0) return X_padnp.random.seed(1)x = np.random.randn(4, 3, 3, 2)x_pad = zero_pad(..

Overview of Multimodality 1. Understanding Contrastive Learning Text Encoder:텍스트 데이터를 입력받아 텍스트 임베딩으로 변환."Pepper the aussie pup"과 같은 텍스트 입력 → 각각의 텍스트는 T1, T2, ..., TN과 같은 고차원 벡터로 변환됨.Image Encoder:이미지 데이터를 입력받아 이미지 임베딩(벡터 표현)으로 변환.입력된 이미지는 I1, I2, ..., IN과 같은 고차원 벡터로 변환됨.벡터 간 유사도 계산 (Similarity Matrix):텍스트와 이미지의 임베딩 간 유사도를 계산하여 매트릭스 생성.I1과 T1은 같은 콘텐츠를 나타내기 때문에 유사도 값이 높아야 하고, I1과 T3은 다른 콘텐츠를 나타내기 ..

TensorFlowBasic Optimization with GradientTapeimport h5pyimport numpy as npimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltfrom tensorflow.python.framework.ops import EagerTensorfrom tensorflow.python.ops.resource_variable_ops import ResourceVariableimport timetrain_dataset = h5py.File('train데이터 경로', "r")test_dataset = h5py.File('test데이터 경로', "r")x_train = tf.data.Dataset.from_tensor_slice..

OptimizationGradient Descentimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport scipy.ioimport mathimport sklearnimport sklearn.datasetsfrom opt_utils_v1a import load_params_and_grads, initialize_parameters, forward_propagation, backward_propagationfrom opt_utils_v1a import compute_cost, predict, predict_dec, plot_decision_boundary, load_datasetfrom copy import deepcopyfrom testCases import ..