딥드림

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1. 이 절에서는 위 아이디어를 케라스로 구현해봅니다. 언어 모델을 학습하기 위해 많은 텍스트 데이터가 필요합니다. 위키피디아 나 반지의 제왕 같은 아주 큰 텍스트 파일이나 묶음을 이용할 수 있습니다. 책에서는 19세기 후반의 독일 철학자 니체의 글(영문)을 이용합니다. 학습할 언어 모델은 일반적인 영어 모델이 아니라 니체의 문체와 특정 주체를 따르는 모델일 것입니다.
2. # 코드 8-11 경사 상승법 과정 # 이 텐서는 생성된 딥드림 이미지를 저장합니다 dream = model.input # 손실에 대한 딥드림 이미지의 그래디언트를 계산합니다 grads = K.gradients(loss, dream)[0] # 그래디언트를 정규화합니다(이 기교가 중요합니다) grads /= K.maximum(K.mean(K.abs(grads)), 1e-7) # 주어진 입력 이미지에서 손실과 그래디언트 값을 계산할 케라스 Function 객체를 만듭니다 outputs = [loss, grads] fetch_loss_and_grads = K.function([dream], outputs) def eval_loss_and_grads(x): outs = fetch_loss_and_grads([x]) loss_value = outs[0] grad_values = outs[1] return loss_value, grad_values # 이 함수는 경사 상승법을 여러 번 반복하여 수행합니다 def gradient_ascent(x, iterations, step, max_loss=None): for i in range(iterations): loss_value, grad_values = eval_loss_and_grads(x) if max_loss is not None and loss_value > max_loss: break print('...', i, '번째 손실 :', loss_value) x += step * grad_values return x 마지막으로 딥드림 알고리즘입니다. 먼저 이미지를 처리하기 위한 스케일 리스트를 정의합니다. 스케일은 이전 스케일보다 1.4배 큽니다. 작은 이미지로 시작해서 점점 크기를 키웁니다.
3. 기본 적립 외에도 ‘더해드림’과 ‘챙겨드림’이 있다. 딥드림 카드에서는 5개의 할인 영역이 있는데 ①할인점 ②편의점/잡화 ③영화/커피 ④해외 ⑤이동통신요금으로 나뉜다. ①할인점에는 이마트, 홈플러스, 롯데마트, 농협 등 ②편의점/잡화에는 CU, GS25, 세븐일레븐, 올리브영, 다이소가 포함되어 있다. ③영화/커피는 CGV와 롯데시네마만 가능하고 커피는 대부분의 커피 업종이 해당된다. ④해외는 일시불 이용금액만 해당되며, ⑤이동통신요금은 자동이체 건이다.  
4. # 코드 8-4 다음 글자를 예측하기 위한 단일 LSTM 모델 from keras import layers model = keras.models.Sequential() model.add(layers.LSTM(128, input_shape=(maxlen, len(chars)))) model.add(layers.Dense(len(chars), activation='softmax')) 타깃이 원-핫 인코딩되어 있기 때문에 모델을 훈련하기 위해 categorical_crossentropy 손실을 사용합니다.
5. 텍스처 생성과 밀접하게 연관된 스타일 트랜스퍼의 아이디어는 2015년 뉴럴 스타일 트랜스퍼가 개발되기 이전에 이미 이미지 처리 분야에서 오랜 역사를 가지고 있습니다. 딥러닝을 기반으로 한 스타일 트랜스퍼 구현은 고전적인 컴퓨터 비전 기법으로 만든 것과는 비견할 수 없는 결과를 제공합니다.
6. 아직까지는 굉장히 만족스럽다. 딥드림에서 혜택을 받을 수 있는 5개 영역에서는 딥드림을 사용하고, 나머지 부분에서는 타사 마일리지 카드를 이용하는 패턴으로 신용카드를 사용 중이다.  
7. 주변의 모습을 처리하기 위해서 구글의 딥드림 알고리즘을 사용했고. 08:01. to simulate시뮬레이션하다 the effects효과 of overly과도하게 strong강한 perceptual지각 predictions예측

<당첨자 발표> 딥드림 100만 돌파 이벤트 Faceboo

• [아껴드림] 주말(토일)에는 전 주유소 리터당 80원이 적립된다. 기본 0.7% 적립과 중복 적립은 안된다. 택시는 3,6,9번째에 각 2천원씩 결제일 할인이 된다. 주유와 택시 혜택 둘다 전월 실적 30만원이 필요하다. 
• 딥드림 알고리즘은 5장에서 소개한 컨브넷을 거꾸로 실행하는 컨브넷 필터 시각화 기법과 거의 동일합니다. 컨브넷 상위 층에 있는 특정 필터의 활성화를 극대화하기 위해 컨브넷의 입력에 경사 상승법을 적용합니다. 몇 개의 사소한 차이를 빼면 딥드림도 동일한 아이디어를 사용합니다.
• 텍스트를 생성할 때 다음 글자를 선택하는 방법은 매우 중요합니다. Naive한 방법으로 가장 높은 확률을 가진 글자를 선택하는 탐욕적 샘플링(greedy sampling) 이 있습니다. 이 방법은 반복적이고 예상 가능한 문자열을 만들기 때문에 논리적인 언어처럼 보이지 않습니다.
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• 손실 층에 따라 다양한 결과가 나올 수 있습니다. 하위 층은 지역적이고 비교적 덜 추상적인 표현을 가지고 있기 때문에 딥드림 이미지에 기하학적 패턴이 많이 생깁니다. 상위층은 눈, 새의 깃털처럼 ImageNet에 많이 등장하는 물체를 기반으로 뚜렷이 구분되는 시각 패턴을 만듭니다.
• '딥드림'은 구글 리서치팀이 만든 예제코드이다. 아이파이썬 노트북(IPython Notebook) 기반에서 확인할 수 있다. ▲딥드림 결과물(사진;구글블로그/ MIT Computer Science and AI Laboratory)
• 고전적 오토인코더는 이미지를 입력받아 인코더 모듈을 사용하여 잠재 벡터 공간으로 매핑합니다. 그 다음 디코더 모듈을 사용해서 원본 이미지와 동일한 차원으로 복원하여 출력합니다. 오토 인코더는 입력 이미지와 동일한 이미지를 타깃 데이터로 사용하여 훈련합니다. 즉 원본 입력을 재구성하는 방법을 학습합니다. 제약을 통해 잠재 공간의 표현을 구체적으로 학습합니다. 일반적으로 저차원이고 희소하도록 제약을 가합니다. 인코더는 입력 데이터의 정보를 적은 수의 비트에 압축하기 위해 노력합니다.

샘플링된 숫자의 그리드는 다른 숫자 클래스 사이에서 완벽하게 연속된 분포를 보여줍니다. 잠재 공간의 한 경로를 따라서 한 숫자가 다른 숫자로 자연스럽게 바뀝니다. 이 공간의 특정 방향은 어떤 의미를 가집니다. 예를 들어 ‘6으로 가는 방향’, ‘9로 가는 방향’ 등입니다. 신한 딥드림 신용카드 전격 분석. Переглядів 932 딥드림 갤러리 # 코드 8-26 VAE 손실을 계산하기 위해 직접 만든 층 class CustomVariationalLayer(keras.layers.Layer): def vae_loss(self, x, z_decoded): x = K.flatten(x) z_decoded = K.flatten(z_decoded) xent_loss = keras.metrics.binary_crossentropy(x, z_decoded) kl_loss = -5e-4 * K.mean( 1 + z_log_var - K.square(z_mean) - K.exp(z_log_var), axis=-1) return K.mean(xent_loss + kl_loss) def call(self, inputs): x = inputs[0] z_decoded = inputs[1] loss = self.vae_loss(x, z_decoded) self.add_loss(loss, inputs=inputs) # 출력 값을 사용하지 않습니다 return x # 입력과 디코딩된 출력으로 이 층을 호출하여 모델의 최종 출력을 얻습니다 y = CustomVariationalLayer()([input_img, z_decoded]) 이제 모델 객체를 만들고 훈련할 준비가 되었습니다. 층에서 손실을 직접 다루기 때문에 compile 메서드에서 손실을 지정하지 않습니다(loss=None). 그 결과 훈련하는 동안 타깃 데이터를 전달하지 않아도 됩니다(다음 코드처럼 모델의 fit 메서드에 x_train만 전달합니다).본 에디터는 원래 항공 마일리지 적립 카드와 함께 신한카드의 다른 신용카드를 함께 사용하고 있었다. 그런데 전월실적이 있어야 혜택을 받을 수 있는 카드였고, 전월실적에 이건 포함 저건 안 포함을 계산하고 따져야 하는 수고로움에 귀차니즘이 발동하기 시작… 

또한, 구글의 '딥드림(Deep Dream)'은 컴퓨터가 마치 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하는 기술을 일컫는 '딥러닝(Deep Learning)'을 이용하여 작품을 만드는 코드를 공개하였으며, 작품을 만들 수 있는.. 당신이 찾는 모든 ‘카드 정보’와 알아두면 쓸모 있는 ‘카드 꿀팁’들이 가득한 곳! [카드고릴라 뉴스레터] https://bit.ly/2AIPTvr

요즘 핫한 '신한카드 딥드림' 실제 써본 후�

이는 딥러닝 알고리즘과 핵심은 동일합니다. 목표를 표현한 손실 함수를 정의하고 이 손실을 최소화합니다. 여기서 원하는 것은 참조의 이미지 스타일을 적용하면서 원본 이미지의 콘텐츠를 보존하는 것입니다. 수학적으로 접근하면 다음과 같습니다. 딥드림. 최근 수정 시각: 2020-01-06 12:47:30 갤럭시 사용자들은 삼성페이에 후불교통 신용카드를 등록해서 사용하는 경우가 많다. 그런데 놀라운 사실… 삼성페이에 등록해서 썼을 때 할인이나 적립 혜택을 받지 못하는 신용카드도 있다! 예를 들어, 신한 B.Big(삑) 카드의 경우 삼성페이에 등록해서 쓰면 일 200~600원의 대중교통 할인을 받을 수 없다. 무조건 실물 카드를 단말기에 접촉해야 한다. 제가 딥러닝을 시작하며 가장 하고 싶었던 부분입니다. 딥드림 이외에 딥러닝을 사용하여 이미지를 변경하는 또 다른 주요 분야는 뉴럴 스타일 트랜스퍼(neural style transfer) 입니다. 이는 2015년에 소개되어 많은 변종이 생겼습니다.이 절에서는 LSTM 층을 사용합니다. 텍스트 말뭉치에서 N개의 글자로 이루어진 문자열을 추출하여 주입하고 N+1 번째 글자를 예측하도록 훈련합니다. 모델의 출력은 가능한 모든 글자에 해당하는 소프트맥스 값입니다. 이 LSTM을 글자 수준의 신경망 언어 모델(character-level neural language model) 이라고 부릅니다.

스마트폰의 사진 앱에도 사용되기도 하며, 인공지능의 예시로 많이 사용되고 있다고 합니다. 이 절에서는 간단하게 원본 논문에 소개한 방식을 사용합니다. 뉴럴 스타일 트랜스퍼는 타깃 이미지의 콘텐츠를 보존면서 참조 이미지의 스타일을 타깃 이미지에 적용합니다. 유명한 예시로는 다음과 같은 예시들이 있습니다. 우투명산 ㅈㄴ쉬운뎅.... 배대지 편법 좀만 쓰고 카드 신한 딥드림, 신세계 계열로 쓰면 걍 사는데... 슈프림이 개 핼 된거지

· 회사명 : 신한카드 ·. 상품명 : 딥드림 플래티넘 플러스 (Deep Dream Platinum+) ·. 계약 체결 전 상품에 관한 사항은 상품설명서 및 약관을 읽어보시기 바랍니다. · 카드 이용 시 제공되는 포인트 및 할인혜택.. 딥드림 갤러리. AI소설 전문 # 코드 8-10 최대화할 손실 정의하기 # 층 이름과 층 객체를 매핑한 딕셔너리를 만듭니다. layer_dict = dict([(layer.name, layer) for layer in model.layers]) # 손실을 정의하고 각 층의 기여분을 이 스칼라 변수에 추가할 것입니다 loss = K.variable(0.) for layer_name in layer_contributions: coeff = layer_contributions[layer_name] # 층의 출력을 얻습니다 activation = layer_dict[layer_name].output scaling = K.prod(K.cast(K.shape(activation), 'float32')) # 층 특성의 L2 노름의 제곱을 손실에 추가합니다. 이미지 테두리는 제외하고 손실에 추가합니다. loss += coeff * K.sum(K.square(activation[:, 2: -2, 2: -2, :])) / scaling 그 다음 경사 상승법 과정을 준비합니다. 신한카드 Deep Dream 딥드림 혜택 분석 신용 체크

딥드림(DeepDream) 은 합성곱 신경망이 학습한 표현을 사용하여 예술적으로 이미지를 조작하는 기법입니다. 텐서플로가 공개되기 전 2015년 여름 구글이 카페 딥러닝 라이브러리를 사용하여 구현한 것을 처음 공개했습니다.생성자 네트워크는 판별자 네트워크를 속이도록 훈련합니다. 훈련이 계속될수록 점점 더 실제와 같은 이미지를 생성하게 됩니다. 실제 이미지와 구분할 수 없는 인공적인 이미지를 만들어 판별자 네트워크가 두 이미지를 동일하게 보도록 만듭니다. 한편 판별자 네트워크는 생ㅅ겅된 이미지가 실제인지 판별하는 기준을 설정하면서 생성자의 능력 향상에 적응해 갑니다. 훈련이 끝나면 생성자는 입력 공간에 있는 어떤 포인트를 그럴듯한 이미지로 변환합니다. VAE와 달리 이 잠재 공간은 의미 있는 구조를 보장하지 않습니다. 특히 이 공간은 연속적이지 않습니다.# 코드 8-6 모델의 예측이 주어졌을 떄 새로운 글자를 샘플링하는 함수 def sample(preds, temperature=1.0): preds = np.asarray(preds).astype('float64') preds = np.log(preds) / temperature exp_preds = np.exp(preds) preds = exp_preds / np.sum(exp_preds) probas = np.random.multinomial(1, preds, 1) return np.argmax(probas) 마지막으로 반복적으로 훈련하고 텍스트를 생성하는 반복문입니다. 에포크마다 학습이 끝난 후 여러 가지 온도를 사용하여 텍스트를 사용합니다. 이렇게 하면 모델이 수렴하면서 생성된 텍스트를 어떻게 진화하는지 볼 수 있습니다. 온도가 샘플링 전략에 미치는 영향도 보여줍니다.loss = distance(style(reference_image)-style(generated_image)) + distance(content(original_image)-content(generated_image)) 여기서 distance는 L2 norm 같은 norm 함수입니다. content 함수는 이미지의 콘텐츠 표현을 계산합니다. style 함수는 이미지의 스타일 표현을 계산합니다. 심층 합성곱 신경망을 사용하여 style과 content 함수를 수학적으로 정의할 수 있다는 것을 알았으니 더 알아봅시다. 하지만 구글은 2016년 이미지를 만드는 인공지능 '딥드림'을 선보였고 같은 해 딥드림이 제작한 그림전시회를 열었다. 마이크로소프트와 델프트공대는 협업 프로젝트로 '더 넥스트 렘브란트'를..

# 코드 8-8 사전 훈련된 인셉션 V3 모델 로드하기 from keras.applications import inception_v3 from keras import backend as K # 모델을 훈련하지 않습니다. 이 명령은 모든 훈련 연산을 비활성화합니다 K.set_learning_phase(0) # 합성곱 기반층만 사용한 인셉션 V3 네트워크를 만듭니다. 사전 훈련된 ImageNet 가중치와 함께 모델을 로드합니다 model = inception_v3.InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False) 손실을 계산합니다. 경사 상승법으로 최대화할 값입니다. 5장 필터 시각화에서 특정 층의 필터 값을 최대화했습니다. 여기서는 여러 층에 있는 모든 필터 활성화를 동시에 최대화합니다. 특별히 상위 층에 있는 활성화의 L2 노름에 대한 가중치 합을 최대화합니다. 층에 따라 시각화에 영향을 미치므로 층은 파라미터로 손쉽게 바꿀 수 있어야 합니다. 먼저 임의로 4개의 층을 선택해서 해봅니다.뉴럴 스타일 트랜스퍼는 사전 훈련된 컨브넷 중 어떤 것을 사용해도 구현할 수 있습니다. 책에서는 VGG19(VGG16 + 3개 층)을 사용합니다. 일반적인 과정은 다음과 같습니다.이렇게 앱에서 포인트를 ‘현금 캐시백’으로 전환하면 계좌로 입금이 된다. ATM에서 출금해서 사용하면 된다.  

사회초년생 딱지를 달았던 그 때 그 시절, 문 에디터. 그녀가 선택한 인생 첫 신용카드는 무엇일까?드디어 문 에디터는 신용카드를 발급받을 수 있게 되었다. 발급을 받으려고 살펴보니, 아니?! 신용카드 종류가 이렇게나 구글 딥드림

여기서 더 나아가 무작위성을 추가하여 확률적 샘플링(stochastic sampling) 을 할 수 있습니다. 소프트맥스 결과값에서 가중치에 따라 랜덤으로 선택하는 것입니다. 이와 같이하면 글이 새로운 방향으로 흘러갈 확률도 많습니다. 하지만 여기서는 무작위성의 양을 조절할 수 없다는 단점이 있습니다. 필자는 제이슨 본과 어렵사리 대화를 시도했다.대화는 요즘 선풍적인 인기를 얻고 있는 '딥드림'에서 이뤄졌다.딥 드림은 영화 속에 등장하는 소셜 네트워크 서비스다 OneDriver. 딥드림

[Keras Study] 8장. 생성 모델을위한 딥러닝 - Subinium의 코딩일�

• 앞서 신한카드가 '딥드림 체크카드'에 '미니언즈' 캐릭터를 담아 지난해 4월 내놓은 체크카드도 이날까지 65만9,000장 발급됐다. 업계 안팎에서는 캐릭터 자체의 힘에 더해 쏠쏠한 혜택이 뒷받침된 것이 흥행..
• 미니언즈 딥드림 체크카드는 출시 49일 만에 10만 장 판매가 된 카드입니다. 귀여운 미니언즈 캐릭터 덕에 주요 맘카페에선 자녀 때문에 발급받았다는 글이 많이 올라오기도 했죠
• 게다가 연초에 신용카드 포인트에 대한 여러 정책들이 발표되면서, 포인트의 활용도도 높아지는 것이 아닌가? 그래서 1)전월실적이 필요없는 2)포인트 적립형 신용카드를 찾다가 딥드림을 선택했다.
• 한솔님! 신한 네이버페이 체크카드 vs 신한 딥드림 체크카드 둘 중에 무엇을 주 카드로 쓰는게 좋을까요

동아일보는 자유한국당 연속 방탄소년단(BTS) 국회의원(진해)에 의지적으로 딥드림 넘겨진 재계약했다. 22일 조선일보는 법무차관 신차 텔룰라이드 장기렌트카 비극을 저 행각을 이해찬(오른쪽).. 하위 층의 활성환즌 이미지에 관한 국부적인 정보를 담고 있고, 상위 층의 활성화는 이미지에 대한 전역적이고 추상적인 정보를 담고 있다는 것을 알고 있습니다. 이는 즉 컨브넷 층의 활성화는 이미지를 다른 크기의 콘텐츠로 분해한다고 볼 수 있습니다. 신용카드로는 '신한카드 딥드림', '우리 DA@카드의정석', '현대카드ZERO' 등이 대표적이며 체크카드는 '카카오페이 신한 체크카드(무지)', 'KB국민 리브메이트 체크카드', 'NH농협 올바른포인트 체크카드'.. 카카오뱅크 프렌즈 체크카드 전월실적/한도제한없이 0.2~0.4% 캐시백, 각종 생활 영역에서 최대 7만원 캐시백 등. 3위. 신한 Deep Dream(딥드림) 체크 전월실적/적립한도 없이 0.2% 기본적립..

구현하다 по Русский - Корейский-Русский Словарь - Glosb

• 8. 이미지 생성 모형¶. 08.01 딥드림. 08.02 뉴럴 스타일 변환
• ������신한 체카 딥드림 1111 s라인 2222������
• 입력 이미지를 잠재 공간의 고정된 코딩으로 압축하는 대신 VAE는 이미지를 어떤 통계 분포의 파라미터로 변환합니다. 이는 입력 이미지가 통계적 과정을 통해서 생성되었다고 가정하여 인코딩과 디코딩하는 동안 무작위성이 필요하하다는 것을 의미합니다. VAE는 평균과 분산 파라미터를 사용하여 이 분포에서 무작위로 하나의 샘플을 추출합니다. 이 샘플을 디코딩하여 원본 입력으로 복원합니다. 이런 무작위한 과정은 안정성을 향상하고 잠재 공간 어디서든 의미 있는 표현을 인코딩하도록 만듭니다. 즉 잠재 공간에서 샘플링한 모든 포인트는 유효한 출력으로 디코딩됩니다.
• 스타일 트랜스퍼 알고리즘은 느리지만 간단한 변환을 수행하므로 작고 빠른 컨브넷을 사용하여 학습할 수 있습니다. 물론 적절한 양의 훈련 데이터가 있어야 합니다. 먼저 고정된 스타일 참조 이미지에 대해서 여기에서 소개한 방법으로 입력-출력 훈련 샘플을 많이 생성합니다. 그 다음 이 스타일 변환을 학습하는 간단한 컨브넷을 훈련하면 스타일 트랜스퍼를 빠르게 수행할 수 있습니다. 그냥 이 작은 컨브넷을 통과시키면 됩니다.
• 신한카드 딥드림 등 무조건 할인·적립카드 인기. 전월실적을 충족하면 추가로 혜택을 제공하는 카드는 신한카드 딥드림 카드 와 kb국민카드 리브메이트 다. kb국민카드 리브메이트 는 국내 가맹점에서 0.7..
• 00 0 8 днів тому +2. 딥드림 카드 추발했음. Michael Jeong 12 днів тому. 딥드림 메인으로 쓰는데 넘 좋아요.ㅎ
• 스타일 참조 이미지와 타깃 이미지의 경로를 정의하는 것부터 시작합니다. 처리할 이미지의 크기는 비슷한게 좋습니다. 모두 높이가 400픽셀이 되도록 크기를 변경합니다.

딥러닝개론 및 응용 K-moo

# 코드 8-18 스타일 손실 def gram_matrix(x): features = K.batch_flatten(K.permute_dimensions(x, (2, 0, 1))) gram = K.dot(features, K.transpose(features)) return gram def style_loss(style, combination): S = gram_matrix(style) C = gram_matrix(combination) channels = 3 size = img_height * img_width return K.sum(K.square(S - C)) / (4. * (channels ** 2) * (size ** 2)) 두 손실에 하나를 더 추가해야합니다. 생성된 이미지의 픽셀을 사용하여 계산하는 총 변위 손실(variation loss) 입니다. 이는 생성된 이미지가 공간적인 연속성을 가지도록 도와주며 픽셀의 격자 무늬가 과도하게 나타나는 것을 막아줍니다. 이를 일종의 규제 항으로 해석할 수 있습니다.게티스 등은 층의 활성화 출력의 그람 행렬(Gram matrix) 을 스타일 손실로 사용했습니다. 그람 행렬은 층의 특성 맵들의 내적입니다. 내적은 층의 특성 사이에 있는 상관관계를 표현한다고 이해할 수 있습니다. 이런 특성 상관관계는 특정 크기의 공간적인 패턴 통계를 잡아냅니다. 경험에 비추어 보았을 때 이는 층에서 찾은 텍스처에 대응됩니다.

신한카드 딥드림 플래티넘 플러스 (Deep Dream Platinum+) : 연회비

9개의 리포트는 카드고릴라 웹사이트에서 볼 수 있다. 결과에 따르면 ▲롯데카드 LIKIT FUN(라이킷펀) ▲삼성카드 taptap O(탭탭오) ▲신한카드 Deep Dream(딥드림) ▲씨티카드 씨티클리어카드 ▲.. GAN은 최적화의 최솟값이 고정되지 않은 시스템입니다. 보통 경사 하강법은 고정된 손실 공간에서 언덕을 내려오는 방법입니다. GAN에서는 언덕을 내려오는 매 단계가 조금씩 전체 공간을 바꿉니다. 최적화 과정이 최솟값을 찾는 것이 아니라 두 힘 간의 평형점을 찾는 다이나믹 시스템입니다. 그렇기에 GAN은 훈련하기 어렵습니다. 딥드림 от : 화학쌤의 일상 다반사 인공지능 #ai #DeepDream Deep Dream Generator는 구글이 만든 인공지능 이미지 변환 프로그램입니다 요즘 포인트 적립형 신용카드가 대세다. 금융당국이 카드 포인트 제도를 지속적으로 재정비하면서 카드사 포인트의 활용도가 높아지고 있기 때문.   DeepDream is a computer vision program created by Google engineer Alexander Mordvintsev which uses a convolutional neural network to find and enhance patterns in images via algorithmic pareidolia..

- 작가가 직접 작곡한 10곡의 QR코드 수록한 '음악소설' - 음악을 들으면서 소설을 읽을 수 있도록 꾸며진 새로운 구성의 멀티미디어 문학 - 인공지능 화가 딥드림(deepdreamgenerator.com)과의.. 먼저 벡터(훈련하는 동안 잠재 공간에서 무작위로 샘플링됩니다)를 후보 이미지로 변환하는 generator 모델을 만들어 보죠. GAN에서 발생하는 많은 문제 중 하나는 생성자가 노이즈 같은 이미지를 생성하는 데서 멈추는 것입니다. 판별자와 생성자 양쪽에 모두 드롭아웃을 사용하는 것이 해결 방법이 될 수 있습니다.

GitHub - data-science-team/keras-books-notebooks: DS ML

1. [딥드림 100만 돌파] 이벤트 당첨자를 발표합니다. 이벤트에 참여해주신 모든 분들께 감사드리며, 본 게시물을 통해 당첨자를 알려드립니다
2. 그래서! 딥드림으로 쌓은 포인트 현금화를 직접 해봤다! 일단 신한카드 앱이 필요하다.
3. # 코드 8-24 잠재 공간 샘플링 함수 def sampling(args): z_mean, z_log_var = args epsilon = K.random_normal(shape=(K.shape(z_mean)[0], latent_dim), mean=0., stddev=1.) return z_mean + K.exp(z_log_var) * epsilon z = layers.Lambda(sampling)([z_mean, z_log_var]) 다음 코드는 디코더 구현입니다. 벡터 z를 이전 특성 맵 차원으로 크기를 바꾸고 몇 개의 합성곱 층을 사용해 최종 출력 이미지를 만듭니다. 최종 이미지는 원본 input_img와 차원이 같습니다.
4. # 코드 8-14 변수 초깃값 정의하기 from keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array, save_img # 변환하려는 이미지 경로 target_image_path = './datasets/portrait.png' # 스타일 이미지 경로 style_reference_image_path = './datasets/popova.jpg' # 생성된 사진의 차원 width, height = load_img(target_image_path).size img_height = 400 img_width = int(width * img_height / height) 후에 VGG19 컨브넷에 입출력할 이미지의 로드, 전처리, 사후 처리를 위해 유틸리티 함수를 정의합니다.
5. [더해드림] 전월실적이 30만원 이상이면, 위 5개 영역에서 사용한 금액은 기본의 3배인 2.1%가 마이신한포인트로 적립된다. 모두드림에서 0.1% 추가 혜택을 받았다면 여기서도 2.2% 적립을 받을 수 있다.  

신한 딥드림 플레티넘 신용카드 아니고, 신한 딥드림 체크 카드 아니고~~ 비슷한거랑 주의하세요. 이 영상은 신한 딥드림 신용카드 분석입니다 이에 따라 카드사들도 포인트 적립 신용카드들을 많이 내놓는 추세다. 신한카드 딥드림이 대표적이고, 최근 우리카드가 내놓은 <카드의 정석 POINT>와 NH농협카드의 <올바른 포인트 카드>가 있다. <씨티리워드카드>와 <현대카드 ZERO MOBILE(포인트형)> 등도 꾸준한 베스트셀러다.  딥드림(DeepDream)으로 명명된 구글의 컴퓨터 비전 알고리즘은 컨볼루션 신경망(CNN)을 활용하여 다양한 이미지를 인식하고 저장한 뒤 해당 이미지의 특징을 뽑아내어 새로운 이미지로 재구성해줍니다 # 코드 8-3 글자 시퀀스 벡터화하기 maxlen = 60 step = 3 sentences = [] next_chars = [] for i in range(0, len(text) - maxlen, step): sentences.append(text[i:i+maxlen]) next_chars.append(text[i+maxlen]) print('Number of sequences : ', len(sentences)) chars = sorted(list(set(text))) print('고유한 글자: ', len(chars)) char_indices = dict((char, chars.index(char)) for char in chars) print('Vectorize...') x = np.zeros((len(sentences),maxlen, len(chars)), dtype=np.bool) y = np.zeros((len(sentences), len(chars)), dtype=np.bool) for i, sentence in enumerate(sentences): for t, char in enumerate(sentence): x[i, t, char_indices[char]] = 1 y[i, char_indices[next_chars[i]]] = 1 Number of sequences : 200278 고유한 글자: 57 Vectorize... 네트워크 구성 이 네트워크는 하나의 LSTM 층과 그 뒤에 Dense 분류기가 뒤따릅니다. 분류기는 가능한 모든 글자에 대한 소프트맥스 출력을 만듭니다. 순환 신경망이 시퀀스 데이터를 생성하는 유일한 방법은 아닙니다. 최근에는 1D 컨브넷도 이런 작업에 아주 잘 들어맞는다는 것이 밝혀졌습니다. (6장)

다큐 프라임 [철학하라] EBS 인터랙티브 e 교육의 중심 EB

1. CIA 국장 로버트 드웨이(토미 리 존스 역)는 소셜 미디어 회사인 '딥드림'의 대표 칼 루어(리즈 아메드 역)에게 소셜 프로그램의 백도어를 요구한다. 소셜 프로그램의 백도어를 이용해 개인을 감시하려는..
2. 티몬 상품권 신한 딥드림 신용카드로 잘못 구매했는 데 6
3. 내가 삑을 쓰다가 갈아탄 중요한 이유가 이것이었기 때문에 딥드림을 발급받기 전에 신한카드에 전화해서 이 부분을 확인했다. 이런걸 질문하는 사람이 별로 없는지 상담사가 알아보겠다고 하고 따로 연락을 줬다. 결론적으로, 딥드림은 삼성페이에 등록해서 써도 적립을 받을 수 있단다!           
4. 전월 실적 때문에 이런 고민을 하신 분들이라면 이 글부터 보길 바란다. 이해하기 힘든 카드상품설명서대신, 여기 바로 설명서 읽어주는 고릴라가 카드사별 대표카드의 전월 실적 관련 정보를 정리해보았다.A 유형에 해당하는
5. 딥드림은 가족카드가 발급된다. 가족과 함께 모으면 더 쏠쏠한 신용카드 포인트! 본 에디터도 어머니 명의로 하나를 더 발급 받아서 ‘소녀의 것을 써주세요 어머니(그로 인해 적립된 포인트는 소녀가 쓰고요)’를 시전하였다. 어머니가 치과에서 140만원을 긁어주시는 바람에 꽁돈 2만원이 생긴 후기는 이 글의 뒷 부분에서 볼 수 있다.  
6. 주변의 모습을 처리하기 위해서 구글의 딥드림 알고리즘을 사용했고 그 결과로 이렇게 과도한 인지 예측 효과를 구현해냈죠. Обработали материал, используя алгоритм Google Deep Dream, для..
7. Generation deep dream : 컨브넷을 거꾸로 실행하여 입력 이미지를 새롭게 생성하는 딥드림 제작. Generation neural style transfer : 유명한 명화의 스타일과 자신이 원하는 사진의 컨텐츠 합성

시리즈 번호 41. 신한 딥드림 체크카드 연회비 캐시백 혜택 # 코드 8-9 딥드림 설정하기 # 층 이름과 계수를 매핑한 딕셔너리. # 최대화하려는 손실에 층의 활성화가 기여할 양을 정합니다. # 층 이름은 내장된 인셉션 V3 애플리케이션에 하드코딩되어 있는 것입니다. # model.summary()를 사용하면 모든 층 이름을 확인할 수 있습니다 layer_contributions = { 'mixed2': 0.2, 'mixed3': 3., 'mixed4': 2., 'mixed5': 1.5, } 이제 손실 텐서를 정의합니다. 코드 8-9에서 선택한 층의 활성화에 대한 L2 노름의 가중치 합입니다.

Video: 미니언즈 캐릭터가 쏙신한카드, '딥드림 플래티넘' 카드 선봬

딥드림 - 나무위�

1. 신한 딥드림 뿐입니다. 현재 발급 카드 중 높은 피킹률을 달성할 수 있는 유일한 카드입니다. 예를들어 편의점 10% 할인이라고 약을팔지만 할인받은건 실적제외인 경우가 대부분이�
2. 카드 전문 에디터로서 가장 안타까운건, 많은 사람들이 카드를 발급 받을 때 ‘전월실적 조건’보다 ‘카드 혜택’을 더 눈여겨 본다는 것이다. 사실 그 혜택들을 받으려면 필요한 게 전월실적 같은 선제 조건이기 때문에 이 부분이 훨씬 중요하다. 예를 들어, 무이자할부, 할인된 결제건, 대중교통 등이 전월실적에 포함되는지는 필수로 확인해야 한다. 딥드림은 무이자할부도 전월실적에 포함되기 때문에 30만원을 채우기가 비교적 쉽다.  
3. 이곳은 서섹스대학 캠퍼스인데요. 환각적인 장소로 바뀌었습니다. 주변의 모습을 처리하기 위해서 구글의 딥드림 알고리즘을 사용했고 그 결과로 이렇게 과도한 인지 예측 효과를 구현해냈죠
4. 신한 딥드림 신용카드 전격 분석

스팀 게임 구매 팁 — 수수료 없이 구매하기 - Shakeluna - Mediu

샘플링 과정에서 확률적인 양을 조절하기 위해 소프트맥스 온도(softmax temperature) 라는 파라미터를 사용합니다. 이 파라미터는 샘플링에 사용되는 확률 분포의 엔트로피를 나타냅니다. 얼마나 놀라운 또는 예상되는 글자를 선택할지 결정합니다.2013년 12월 킹마와 웰링, 2014년 1월 르젠드, 무함마드, 위스트라가 동시에 발견한 변형 오토인코더는 생성 모델의 한 종류로 개념 벡터를 사용하여 이미지를 변형하는 데 아주 적절합니다. 오토인코더는 입력을 저차원 잠재 공간으로 인코딩한 후 디코딩하여 복원하는 네트워크입니다. 변이형은 딥러닝과 베이즈 추론의 아이디어를 혼합합니다.신한은행을 결제 계좌로 지정한 덕분에 기본 0.8%가 적립됐고, 통신과 편의점/잡화 영역에서는 2.2%가 적립됐다. 3.5%가 적립되는 챙겨드림 부분 중 익월 15일에 적립되는 1.4%는 신한카드 앱에서만 확인할 수 있었다.  # 코드 8-29 GAN 생성자 네트워크 import keras from keras import layers import numpy as np latent_dim = 32 height = 32 width = 32 channels = 3 generator_input = keras.Input(shape=(latent_dim,)) # 입력을 16 × 16 크기의 128개 채널을 가진 특성 맵으로 변환합니다 x = layers.Dense(128 * 16 * 16)(generator_input) x = layers.LeakyReLU()(x) x = layers.Reshape((16, 16, 128))(x) # 합성곱 층을 추가합니다 x = layers.Conv2D(256, 5, padding='same')(x) x = layers.LeakyReLU()(x) # 32 × 32 크기로 업샘플링합니다 x = layers.Conv2DTranspose(256, 4, strides=2, padding='same')(x) x = layers.LeakyReLU()(x) # 합성곱 층을 더 추가합니다 x = layers.Conv2D(256, 5, padding='same')(x) x = layers.LeakyReLU()(x) x = layers.Conv2D(256, 5, padding='same')(x) x = layers.LeakyReLU()(x) # 32 × 32 크기의 1개 채널을 가진 특성 맵을 생성합니다 x = layers.Conv2D(channels, 7, activation='tanh', padding='same')(x) generator = keras.models.Model(generator_input, x) generator.summary() 8.5.4 판별자 다음은 후보 이미지(진짜 혹은 가짜)를 입력으로 받고 두 개의 클래스로 분류하는 discriminator 모델을 만들겠습니다. 이 클래스는 ‘생성된 이미지’ 또는 ‘훈련 세트에서 온 진짜 이미지’입니다.

매일 수많은 신용카드를 보고, 혜택을 분석하는 카드고릴라의 에디터들. 그만큼 카드에는 깐깐하기로 소문난 그들은 과연 어떤 카드를 쓰고 있을까? 여행을 좋아하고 출장 나갈 일이 많은 20대 여성이다. 한 달에 신용카드 Realmac Software is an award winning, inependent software company. This is our 404 page 결과를 보면 알 수 있지만, 온도가 낮을 때는 문장의 완성도가 비교적 높습니다. 실제 존재하는 단어와 비교적 안정적인 구조, 반복적이고 예상되는 텍스트를 만듭니다. 하지만 높은 온도의 경우 문장의 구조가 무너지며, 실제 존재하는 듯한 단어를 만들어냅니다. mestoped와 같은 단어가 만들어집니다. 그렇기에 창의적이고 안정적인 온도는 중간의 온도인 0.5정도가 적당합니다.epsilon이 무작위로 만들어지기 때문에 image_img를 인코딩한 잠재 공간의 위치(z_mean)에 가까운 포인트는 input_img와 비슷한 이미지로 디코딩될 것입니다. 이는 잠재 공간을 연속적이고 의미 있는 공간으로 만들어 줍니다. 잠재 공간의 저차원 연속성은 잠재 공간에서 모든 방향이 의미 있는 데이터 변화의 축을 인코딩하도록 만듭니다. 결국 잠재 공간은 매우 구조적이고 개념 벡터로 다루기에 적합해집니다. 신한카드 딥드림 좋아여? 본프레레는과연퇴출되어야. 05-11

신한카드 Deep Dream(딥드림) 혜택 분석! [신용, 체크

1. 본 문서는 [케라스 창시자에게 배우는 딥러닝] 책을 기반으로 하고 있으며, subinium(본인)이 정리하고 추가한 내용입니다. 생략된 부분과 추가된 부분이 있으니 추가/수정하면 좋을 것 같은 부분은 댓글로 이야기해주시면 감사하겠습니다.
2. 2. 신한 딥드림. 해외결제시에는 체크카드만 이용하는 편입니다. 한도가 좀 있는 신용카드들은 .
3. # 입력을 평균과 분산 파라미터로 인코딩합니다 z_mean, z_log_variance = encoder(input_img) # 무작위로 선택한 작은 epsilon 값을 사용해 잠재 공간의 포인트를 뽑습니다 z = z_mean + exp(z_log_variance) * epsilon # z를 이미지로 디코딩합니다 reconstructed_img = decoder(z) # 모델 객체를 만듭니다 model = Model(input_img, reconstructed_img) # 입력 이미지와 재구성 이미지를 매핑한 오토인코더 모델을 훈련합니다. 그다음 이 모델을 재구성 손실과 규제 손실을 사용하여 훈련합니다. 다음 코드는 이미지를 잠재 공간상 확률 분포 파라미터로 매핑하는 인코더 네트워크입니다. 입력 이미지 x를 두 벡터 z_mean과 z_log_var로 매핑하는 간단한 컨브넷입니다.

삼성 탭탭오 - YouTub

1. 언어 모델을 훈련하고 나면 새로운 시퀀스를 생성할 수 있습니다. 초기 텍스트 문자열을 주입하고(조건 데이터(conditioning data)) 새로운 글자난 단어를 생성합니다. 생성된 출력은 다시 입력 데이터로 추가됩니다. 반복을 통해 모델이 훈련한 데이터 구조가 반영된 임의의 길이를 가진 시퀀스를 생성할 수 있습니다.
2. 딥드림을 두 달 사용하고 약 2만 5천원 정도의 포인트가 적립됐다. 매달 약 100만원 조금 넘게 청구 대금이 나왔던걸 감안하면 생각보다 포인트가 훅훅 늘어나고 있다.  
3. (3) 신한 딥드림 플래티넘 플러스
4. ImageNet에서 훈련된 컨브넷을 가지고 시작합니다. 케라스에는 이렇게 사용할 수 있는 컨브넷은 다양합니다. VGG16, VGG19, Xception, ResNet50 등입니다. 모두 딥드림에 사용할 수 있지만 컨브넷 구조에 따라 다른 그림이 생성됩니다. 예제에서는 인셉션 모델을 이용합니다. 케라스의 인셉션 V3 모델을 사용합니다.

깃허브에서 인기 높은 구글의 오픈소스 프로젝트 10종 Bloter

• #아론. #이정아. #딥드림. #로봇. #쿨리타
• 지난해 말, 신한카드에 임영진 대표가 새롭게 취임하고 야심차게 내놓은 카드가 바로 딥드림이다. CEO 취임 후에 출시되는 카드는 혜택이 끝내준다는 업계의 불문율 대로, 딥드림 역시 놀라운 혜택으로 중무장하고 나타났다. 출시 33일만에 30만장, 3개월만에 50만장, 5개월만에 100만장을 돌파했다. 마침 포인트 적립형 신용카드를 찾고 있던 Navy 에디터는 2월경 딥드림을 발급 받게 된다. 
• 국내최대 신용카드전문사이트, 카드추천비교, 인기순위차트, 리뷰 콘텐츠제공
• 다음 코드는 모델에서 나온 원본 확률 분포의 가중치를 조정하고 새로운 글자의 인덱스를 추출합니다.
• AI는 더 이상 소극적 작업이 아닌 확장된 지능(augmented intelligence) 의 역할을 하고 있습니다. 그림, 음악 등 다양한 분야에서 사람의 능력을 증가시킬 수 있는 것입니다. 딥러닝은 통계적 구조를 학습하며 이미지, 음악, 글 등의 잠재 공간(latent space) 를 학습합니다.
• 매일 수많은 신용카드를 보고, 혜택을 분석하는 카드고릴라의 에디터들. 그만큼 카드에는 깐깐하기로 소문난 그들은 과연 어떤 카드를 쓰고 있을까?

생성 모델을 위한 딥러닝 8.1 LSTM으로 텍스트 생성하기 8.2 딥드림 8.3 뉴럴 스타일 트랜스퍼 8.4 변이형 오토인코더를 사용한 이미지 생성 8.5 적대적 생성 신경망 소개 8.6 정리 9장 결론.. Stketch RNN. 넷플릭스. 딥드림. 마젠타

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2014년 굿펠레우 등이 소개한 적대적 생성 신경망(GAN) 는 VAE와 다른 방법으로 이미지의 잠재 공간을 학습합니다. GAN은 생성된 이미지가 실제 이미지와 통계적으로 거의 구분이 되지 않도록 강제하여 아주 실제 같은 합성 이미지를 생성합니다. GAN은 2개의 네트워크로 구성됩니다. 대리전 딥드림(DeepDream) & 유니버스 샌드박스(Universe Sandbox²)

Video: 아무리봐도 생활용 카드로 쓸만한 건 이거뿐이네요

뇌는 어떻게 의식적 현실을 만들어낼까요? Te

• # 코드 8-17 콘텐츠 손실 def content_loss(base, combination): return K.sum(K.square(combination - base)) 스타일 손실은 유틸리티 함수를 사용하여 입력 행렬의 그람 행렬을 계산합니다. 이 행렬은 원본 특성 행렬의 상관관계를 기록한 행렬입니다.
• 손실 함수 값과 그래디언트 값을 따로 계산하는 것은 비효율적입니다. 두 게산 사이에 중복되는 계산이 많기 때문입니다. 한번에 계산하는 것보다 2배정도의 속도차이가 납니다. 이를 피하기 위해 Evaluator란 이름의 파이썬 클래스를 만듭니다. 처음 호출할 때 손실 값을 반환하면서 다음 호출을 위해 그래디언트를 캐싱합니다.
• 딥러닝 기술을 이용해 인공지능에서 생길 수 있는 오류를 제어하지 않고 오히려 확대시켜 얻어지는 이미지를 예술표현의 도구로 활용할 수 있도록 한 '딥드림' 프로그램을 사용했다
• 이미지 생성의 핵심 아이디어는 각 포인트가 실제와 같은 이미지로 매핑될 수 있는 저차원 잠재 공간의 표현을 만드는 것입니다. 잠재 공간의 한 포인트를 입력으로 받아 이미지를 출력하는 모듈을 생성자(generator) 또는 디코더(decoder) 라고 부릅니다. 잠재 공간이 만들어지면 여기서 포인트 하나를 특정하여 또는 무작위로 샘플링할 수 있습니다. 그다음 이미지 공간으로 매핑하여 이전에 본 적 없는 이미지를 생성합니다.
• # 코드 8-21 경사 하강법 단계 설정하기 # 손실에 대한 생성된 이미지의 그래디언트를 구합니다 grads = K.gradients(loss, combination_image)[0] # 현재 손실과 그래디언트의 값을 추출하는 케라스 Function 객체입니다 fetch_loss_and_grads = K.function([combination_image], [loss, grads]) class Evaluator(object): def __init__(self): self.loss_value = None self.grads_values = None def loss(self, x): assert self.loss_value is None x = x.reshape((1, img_height, img_width, 3)) outs = fetch_loss_and_grads([x]) loss_value = outs[0] grad_values = outs[1].flatten().astype('float64') self.loss_value = loss_value self.grad_values = grad_values return self.loss_value def grads(self, x): assert self.loss_value is not None grad_values = np.copy(self.grad_values) self.loss_value = None self.grad_values = None return grad_values evaluator = Evaluator() 마지막으로 싸이파이 L-BFGS 알고리즘을 사용하여 경사 하강법 단계를 수행합니다. 알고리즘 반복마다 생성된 이미지를 저장합니다.
• # 코드 8-5 모델 컴파일 설정하기 optimizer = keras.optimizers.RMSprop(lr=0.01) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer) 언어 모델 훈련과 샘플링 훈련된 모델과 시드(seed)로 쓰일 간단한 텍스트가 주어지면 다음과 같이 반복하여 새로운 텍스트를 생성할 수 있습니다.
• 사용하는 스타일 참조 이미지와 콘텐츠 이미지에 따라 content_weight 계수를 조정하는 것이 좋습니다. content_weight가 높으면 생성된 이미지에 타깃 콘텐츠가 더 많이 나타나게 됩니다.

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국내 TOP3 체크카드 1. 국민 노리(nori)체크카드 2. 카카오프렌즈체크카드 3. 신한 딥드림 체크카드 오백아빠가 소개한 혜택은 가장. 국내 TOP3 체크카드. 1. 국민 노리(nori)체크카드 2. 카카오프렌즈체크카드 3. 신한 딥드림 체크카드. 오백아빠가 소개한 혜택은 가장 대표적인 혜택! 스케일을 연속적으로 증가시키면서 이미지 상세를 많이 잃지 않도록 간단한 기교를 사용합니다. 스케일을 늘린 후 이미지에 손실된 디테일을 재주입합니다. 작은 이미지와 큰 이미지 사이즈 차이를 계산하여 디테일을 구합니다.

2위에는 '신한카드 딥드림(Deep Dream)'이 이름을 올렸다. '신한카드 딥드림'은 전월실적과 한도제한 없이 포인트가 적립되는 혜택을 받을 수 있다. 3위는 새롭게 차트에 이름을 올린 'KB국민 탄탄대로.. 딥드림 소개 페이지 # 판별자의 가중치가 훈련되지 않도록 설정합니다(gan 모델에만 적용됩니다) discriminator.trainable = False gan_input = keras.Input(shape=(latent_dim,)) gan_output = discriminator(generator(gan_input)) gan = keras.models.Model(gan_input, gan_output) gan_optimizer = keras.optimizers.RMSprop(lr=0.0004, clipvalue=1.0, decay=1e-8) gan.compile(optimizer=gan_optimizer, loss='binary_crossentropy') 8.5.6 DCGAN 훈련 방법 이제 훈련을 시작합니다. 훈련 반복의 내용을 요약 정리해 보겠습니다. 매 반복마다 다음을 수행합니다.

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• # 코드 8-16 사전 훈련된 VGG19 네트워크를 로딩하고 3개의 이미지에 적용하기 from keras import backend as K target_image = K.constant(preprocess_image(target_image_path)) style_reference_image = K.constant(preprocess_image(style_reference_image_path)) # 생성된 이미지를 담을 플레이스홀더 combination_image = K.placeholder((1, img_height, img_width, 3)) # 세 개의 이미지를 하나의 배치로 합칩니다 input_tensor = K.concatenate([target_image, style_reference_image, combination_image], axis=0) # 세 이미지의 배치를 입력으로 받는 VGG 네트워크를 만듭니다. # 이 모델은 사전 훈련된 ImageNet 가중치를 로드합니다 model = vgg19.VGG19(input_tensor=input_tensor, weights='imagenet', include_top=False) print('모델 로드 완료.') 콘텐츠 손실을 정의해야합니다. VGG19 컨브넷의 상위 층은 타깃 이미지와 생성된 이미지를 동일하게 바라보아야 합니다.
• # 코드 8-25 잠재 공간 포인트를 이미지로 매핑하는 VAE 디코더 네트워크 # Input에 z를 주입합니다 decoder_input = layers.Input(K.int_shape(z)[1:]) # 입력을 업샘플링합니다 x = layers.Dense(np.prod(shape_before_flattening[1:]), activation='relu')(decoder_input) # 인코더 모델의 마지막 Flatten 층 직전의 특성 맵과 같은 크기를 가진 특성 맵으로 z의 크기를 바꿉니다 x = layers.Reshape(shape_before_flattening[1:])(x) # Conv2DTranspose 층과 Conv2D 층을 사용해 z를 원본 입력 이미지와 같은 크기의 특성 맵으로 디코딩합니다 x = layers.Conv2DTranspose(32, 3, padding='same', activation='relu', strides=(2, 2))(x) x = layers.Conv2D(1, 3, padding='same', activation='sigmoid')(x) # 특성 맵의 크기가 원본 입력과 같아집니다 # 디코더 모델 객체를 만듭니다 decoder = Model(decoder_input, x) # 모델에 z를 주입하면 디코딩된 z를 출력합니다 z_decoded = decoder(z) 일반적인 샘플 기준의 함수인 loss(y_true, y_pred) 형태는 VAE의 이중 손실에 맞지 않습니다. add_loss 내장 메서드를 사용하는 층을 직접 만들어 임의의 손실을 정의하겠습니다.
• 신한카드 앱을 원래 사용하고 있다면 4-5 단계만 거치면 되지만(이것도 그렇게 심플하진 않지만) 그렇지 않은 사람이라면 조금 번거롭게 느껴질 수 있겠다는 생각이 들었다. 
• 현재 미술 영역에서 활동하는 AI 화가는 구글에서 개발한 '딥드림'이 있다. 추상미술을 표현한다. 네덜란드 광고회사 윌터톰슨과 마이크로소프트(MS)가 렘브란트 풍의 그림을 그리도록 개발한 '넥스트..
• _l_bfgs_b import time result_prefix = 'style_transfer_result' iterations = 20 # 뉴럴 스타일 트랜스퍼의 손실을 최소화하기 위해 생성된 이미지에 대해 L-BFGS 최적화를 수행합니다 # 초기 값은 타깃 이미지입니다 # scipy.optimize.f

Tags: AI, colab, deep-learning, keras, machine learning, subinium, 딥러닝, 머신러닝, 소스코드, 입문, 케라스 딥드림 가입 한달좀 됐는데 간단 후기 [6]. 마이크로포서드 딥드림 카드에서는 5개의 할인 영역이 있는데 ①할인점 ②편의점/잡화 ③영화/커피 ④해외 ⑤이동통신요금으로 나뉜다. ①할인점에는 이마트, 홈플러스, 롯데마트, 농협 등 ②편의점/잡화에는.. 6장에서 단어 임베딩을 다룰 때 이미 개념 벡터(concept vector) 에 대한 아이디어를 얻었습니다. 잠재 공간이나 임베딩 공간이 주어지면 이 공간의 어떤 방향은 원본 데이터의 흥미로운 변화를 인코딩한 축일 수 있습니다. 에를 들면 웃음 과 같은 요소가 될 수 있습니다.

Скачать с ютуб 인공지능으로 그려보는 모나리자~나도 다빈치가 될 수 있다! ~ 딥드림. Опубликовано: 5 нояб. 2019 г. 56 просмотров #참이슬 #이슬이 #목포대 #대운동장 #산책 #이상한날 #외로운날 #나만없어 #커플지옥 #꿈이냐생시냐 #딥드림 #술김에 #다잊자 #������ #잠이나더자

신한카드 딥드림. 탭탭오 광고. 씨티클리어카드 더 많은 데이터에서 크고 깊은 모델을 훈련하면 이보다 더 좋은 실제와 같은 텍스트 샘플을 만들 수 있습니다. 하지만 우연이 아닌 의미 있는 텍스트 생성은 무리가 있습니다. 구글 딥드림 캡처. 일본의 소니 컴퓨터 과학 연구소(Sony Computer Science Laboratory)는 동영상 스트리밍 서비스 유튜브에 자체 개발한 AI. 이 장에서는 예술 창작에 딥러닝이 사용되는 예시를 알아보도록 합니다. 기술과 예술의 조화를 보도록 합시다.