Zeta Oph's Study

이전 글에서 데이터 전처리 쪽의 문제를 해결하였고, 같이 활동하는 친구가 이전에 짜놓은 Auto-Encoder 코드를 조금만 수정하여 바로 학습을 돌려보았습니다. 수정한 부분은 입출력 크기, 데이터셋 로딩 부분입니다. https://austag.tistory.com/54 오토인코더 학습 https://crane206265.tistory.com/30 [2P1L] 이미지 데이터셋 numpy 배열로 저장하기 데이터셋이 이미지로 모여있습니다. 이를 그대로 쓸 수는 없고, 프로그래밍에 활용 가능한 데이터셋의 형태로 바꾸어야 austag.tistory.com 학습 코드 #데이터셋 불러오기 (X_train), (X_test) = np.load(face_img) print(train.shape[0]) X_train =..

https://austag.tistory.com/47 2P1L 이미지 생성하기 프로젝트 심심해서 이런 뻘짓 하면서 놀고 있었는데 그렇게 됐습니다 우울하거나 심심할 때 제가 그리는 건데 하찮아서 귀엽거든요 그래서 종종 SNS에도 올리고 그랬는데 이번에 대량생산을 좀 해서 GAN austag.tistory.com 예 음 요딴 그림으로 Auto-Encoder 돌려보는 프로젝트입니다. 하자고 해놓고 IOAA 나가있는 동안 친구가 벌써 어느 정도 만들어놓았길래 남은 부분이라도 열심히 하러 가보겠습니다.