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[3] pykan 라이브러리 사용법 : Examples카테고리 없음 2024. 10. 14. 22:24
Kolmogorov-Arnold Network(KAN)을 가장 쉽게 사용할 수 있는 방법! pykan 라이브러리 사용법에 대해 정리해보고자 한다. ※ 모든 내용은 https://kindxiaoming.github.io/pykan/intro.html 의 내용을 번역한 것으로 모든 저작권은 해당 페이지에 있습니다. 부정확한 표현이 있을 수 있으니 원문 페이지를 꼭 참고해주세요! Example 1 : Function Fitting이번 예제에서는 그리드를 세분화하여 KAN의 함수 적합 능력을 극대화해보고자 한다. from kan import *device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')print(device)# initialize..
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[2] pykan 라이브러리 사용법 : API Demo카테고리 없음 2024. 10. 14. 01:42
Kolmogorov-Arnold Network(KAN)을 가장 쉽게 사용할 수 있는 방법! pykan 라이브러리 사용법에 대해 정리해보고자 한다. ※ 모든 내용은 https://kindxiaoming.github.io/pykan/intro.html 의 내용을 번역한 것으로 모든 저작권은 해당 페이지에 있습니다. 부정확한 표현이 있을 수 있으니 원문 페이지를 꼭 참고해주세요! API 1 : Indexingfrom kan import *device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')print(device)model = KAN(width = [2, 3, 2, 1], noise_scale = 0.3, device = device)x..
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[1] pykan 라이브러리 사용법 : Hello KAN!PROGRAMMING/python 2024. 10. 13. 15:20
Kolmogorov-Arnold Network(KAN)을 가장 쉽게 사용할 수 있는 방법! pykan 라이브러리 사용법에 대해 정리해보고자 한다. ※ 모든 내용은 https://kindxiaoming.github.io/pykan/intro.html 의 내용을 번역한 것으로 모든 저작권은 해당 페이지에 있습니다. 부정확한 표현이 있을 수 있으니 원문 페이지를 꼭 참고해주세요! https://kindxiaoming.github.io/pykan/kan.html Kolmogorov-Arnold Representation Theorem Kolmogorov-Arnold Representation Theorem에 따르면 다변수 연속함수 $f$는 bounded domain에서 단일 변수의 연속함수와 이항 연산인..
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[GluonTS 3탄] GluonTS로 시계열 데이터 예측해보기 - 심화편PROGRAMMING/python 2024. 9. 20. 17:31
※ 모든 내용은 GluonTS 홈페이지에서 번역하여 가져온 내용입니다. 출처는 GluonTS 홈페이지에 있음을 알려드립니다. 번역은 gpt가 했고, 추가로 필요한 부분은 공부해서 채워넣었습니다:) https://ts.gluon.ai/stable/index.html GluonTS documentationNext Installationts.gluon.ai%matplotlib inlineimport mxnet as mxfrom mxnet import gluonimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport jsonimport osfrom itertools import islicefrom pathlib import Pathmx..
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[GluonTS 2탄] GluonTS로 시계열 데이터 예측해보기PROGRAMMING/python 2024. 9. 15. 21:55
※ 모든 내용은 gluonts 홈페이지에서 번역하여 가져온 내용입니다. 출처는 GluonTS 홈페이지에 있음을 알려드립니다. 번역은 gpt가 했고, 추가로 필요한 부분은 공부해서 채워넣었습니다:) https://ts.gluon.ai/stable/index.html GluonTS documentationNext Installationts.gluon.ai Data setGluonTS는 다양한 데이터셋을 제공한다. 불러오는 방법은 다음과 같다. from gluonts.dataset.repository import get_dataset, dataset_namesfrom gluonts.dataset.util import to_pandasprint(f"Available datasets: {dataset_names}..
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[GluonTS 1탄] GluonTS란 무엇일까?PROGRAMMING/python 2024. 9. 15. 20:58
※ 모든 내용은 gluonts 홈페이지에서 번역하여 가져온 내용입니다. 출처는 GluonTS 홈페이지에 있음을 알려드립니다. https://ts.gluon.ai/stable/index.html GluonTS documentationNext Installationts.gluon.ai Target and Featurestarget time series (타겟) : 예측하고자 하는 시간features(피처) : 타겟에 영향을 미치는 추가적인 값으로 정적 피터(static feature) / 동적 피터 (dynamic feature) 또는 범주형 피처(categorical feature) / 연속형 피처(continuous feature)로 나눈다.동적 피처 : 각 시간 지점마다 다를 수 있는 정보정적 피처 :..
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[PyTorch] gather 함수 설명(slicing 없이 특정 인덱스만 추출하기)PROGRAMMING/python 2024. 9. 11. 11:17
공식 홈페이지에 나온 torch.gather의 설명은 난해하기 짝이 없다. gather를 이해하려고 여러 포스팅을 읽다가 발견한 명쾌한 영어 설명 https://machinelearningknowledge.ai/how-to-use-torch-gather-function-in-pytorch-with-examples/ & https://medium.com/@mbednarski/understanding-indexing-with-pytorch-gather-33717a84ebc4!! 한국어로 번역해 기록해두면 좋을 것 같아 정리한다. ※ 이 글은 https://machinelearningknowledge.ai/how-to-use-torch-gather-function-in-pytorch-with-examples..
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EDM 논문 리뷰(Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models)논문 리뷰/Generative Model 2024. 8. 29. 13:31
Diffusion model을 실용적으로 발전시킨 논문. 근데 말도 너무 어렵고, 내용도 어려워서 많은 이 세상 고수님들의 도움을 받았다. 크게 도움을 받은게 바로 이 유튜브 강의!!! 이상윤님이 발표하신 강의인데, notion 정리본까지 주셔서 감사할 따름니다... EDM 이해에 어려움을 겪는 모든 분들에게 강추합니다🔥유튜브 강의 : https://www.youtube.com/watch?v=FSSAieHkX88노션 링크 : https://sang-yun-lee.notion.site/Elucidating-the-Design-Space-of-Diffusion-Based-Generative-Models-a81b14bf297743ec90a72c11f0fbce57(노션 링크는 유튜브 페이지에서 바로 눌러야 유..