과거 acc를 못 올리는 이유를 알아보았다. 둘 중 하나를 선택하는 문제는 activation softmax대신 sigmoid를 사용해야 한다. 아래로 고치고 1,000번 학습시켰다. 최고값을 찾은 weight를 파일로 저장했다. 147번 학습해보니 0.99?? 정확도를 보이나, vlaidation 체크용은 0.87대 정확도를 보인다. 1,000회 하는데 4~5시간정도 걸린 듯 하다. 그러나 불행하게도 weight는 초기에 한번 업데이트하고 말아버렸다. 그래도 이렇게 간단한 구조인데도 87%를 유지하니 좀 […]
keras가 지원하는 embedding을 어떻게 사용하는지 몰랐다. keras가 제공하는 문서가 embedding 기능을 정확히 설명한다. weight로 embedding_matrix를 입력하고, input으로 index를 입력하면 index를 vector로 변경한다. 따라서 아래와 같은 순서로 작업해야 한다. 미리 만든 word2vec 파일을 불러온다. 전체 vocab 총 양을 embedding_matrix로 설정한다. konlpy로 각 태그를 분리한다. 불러온 word2vec 파일에서 해당하는 단어 index를 구하고, 이를 문장으로 만든다. 적절한 길이로 […]
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위처3, wild hunt
스팀에서 위처3를 60% 깍은 값으로 구매했다. 도대체 게임 원가는 얼마인지. 아직 처음이라 움직임이 부드럽지 못하다.
인공지능으로 자연어 분석을 많이한다. 나도 남 따라 해보기로 했다. 조금씩 배워하므로 코드는 별거 없지만 많은 시간을 쓰고있다. 생각은 이렇다. 나는 설비 태그를 가지고 있다. 사람마다 태그 작성을 다르게 한다. 이렇게 되면 일관성없어 분석하기 어렵다. 이를 표준화? – 적어도 형식에 벗어난 태그를 찾기위해 – 하는 무엇인가 있으면 좋겠다. 태그를 준비한다. 한글+영어로 구성된다. 간단한 분류기를 구성한다. 처음과 […]
isbn: 9788960764323 특이하게 작가가 멕시코 고대 역사를 전공했다. 무슨 바램으로 멕시코까지 갔는지 모르겠으나 대단하다. 거리가 멀어 잉카, 마야, 칠레?? 모두 같은 문명이라 생각되는데 그 발생 위치가 다르다. 황화와 겐지스를 구분하지 못한 경우와 비슷하다. 만약 신대륙 사람이 대부분 살았다면 고대 문명에 이들을 추가했을지도 모르겠다. 잉카, 마야가 고대문명이지만 1500년대 멸망했음은 충격이다. 조선이 일본과 피튀게 싸울 때 아즈텍이 […]