코드 한줄

* This is an example of regression of the sin function with MLP(Multi-layer perceptron) 요즘 주변에서는 많이 사용하는 neural network 통해서 regression을 할 수는 없을까라는 잡생각이 들어서 간단하게 만들어 봤습니다. 주어진 범위만 벗어나면 맞지도 않는 것을 왜하지 라고 하시는 답을 아시는 분도 계시겠지만, 심심풀이로 간단하게 정리하고 만든 내용 공유 차원에서 적어 나가겠습니다. 아래 처럼 최종 출력단을 SUM 으로 하여서 알고 있는 답과 비교하면서 학습을 진행하도록 만들었습니다. cost function 으로는 least square method 방식으로 $\sum_{k=1}^N (predict - correct)^..

또 등장하는 제 마우스 패드와 선물 받은 큐브를 통해서 가려진 타원을 어떻게 복원할지에 대해서 설명을 드리고자 합니다. 일반적으로 circle 과 기존의 ellipse fitting 으로는 아래 마우스 패드의 외각선을 추출해 진행해보면 이상한 결과를 얻을 수 있습니다. 물론,, 아래 마우스 패드의 외각선 정보에 이상한 그림이 겹쳐져 잘못된 정보를 포함해 버렸기 때문이죠 ^^ * fit ellipse using RANSAC (random sample consensu) RANSAC(random sample consensu) 이란 ?그림의 마우스 패드를 검출 하려고 보면 외각선 정보에 큐브 외각선이 겹쳐 나타나게 됩니다. 어떻게 하면 이 잘못된 정보 (outlier) 를 제외하고 피팅을 진행 할 수 있을까요?..

* 이글은 다크프로그래머 님의 - [최소자승법의 이해] 를 읽고 필요한 부분을 정리 및 제가 아는 내용을 추가하였습니다. http://darkpgmr.tistory.com/56 ** Least Square Method, fit ellipse, fit circle, python opencv 가끔 영상을 보면서 원과 타원에 대해서 어떠한 정보를 얻어야 될 때가 있습니다. 외각선 정보보다, 몇개의 파라미터 값(중심, 사이즈 ...)만 알면 표현이 훨씬 간단할 뿐만 아니라 각 물체(원, 타원, 사각) 간의 관계 표현할 때 이만큼 좋은 정보가 없습니다. 그럼 세부적으로 중심, 지름, 장축, 단축 등 이런 정보들은 어떻게 얻을 수 있을 까요? 이럴 때 많이 사용하는 방식이 피팅(fitting)을 사용해서 원의 방정..

* ERD : DA#* Message Queue : RabbitMQ* WEB/WAS / DB : Spring Boot / ORACLE* Application : JAVA or C++ * Statistic : elastic search 아이템이 딱히 없지만, 실시간으로 요청 처리 및 분석 통계 관련된 시스템을 기본부터 설계하여 개발 할 예정입니다.

안녕하세요 비오는 장마철에 다시 뵙네요!! neuron network 중 한 개의 노드를 perceptron 이라고 부릅니다.입력으로 x1, x2, x3 가 주어졌을 때 이를 이용해서 output 을 나타내는 대표적인 non-linear 모델의 핵심 내용입니다. perceptron 이 모여서 한 개의 layer를 구성하고 layer 들이 모이면 흔히들 말하는 multi-layer perceptron 이라고 부르는 neural network이 구성됩니다. 그 핵심은 물론 perceptron 이겠죠?? neuron 이 동작하는 원리를 따라서 만들었다고 인공신경(perceptron) 이라고 붙었을 만큼, 동작 원리는 비슷합니다.우선 x1,x2,x3 라는 입력값이 들어왓을 때 각각의 가중치(w1,w2,w3) 가..