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[코드 리뷰] 노년층 대화 감성 분류 모델 구현 (3): Transformer ① 감성 분류 모델 구현 시리즈 (1) | CNN 감성 분류 모델 구현 시리즈 (2) | RNN Transformer 분류 모델은 단일 파일이 아니라서 하나씩 분석하면 글이 3개나 4개 정도 나올 것 같다. 👩‍🏫 모델 클래스 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from copy import deepcopy from .encoder import Encoder, EncoderLayer from .sublayers import * attn = MultiHeadAttention(8, 152) ff = PositionwiseFeedForward(152, 1024, 0.5) pe = PositionalEncoding(152, 0.5).. 2022. 12. 27.

[코드 리뷰] 노년층 대화 감성 분류 모델 구현 (2) : RNN 감성 분류 모델 구현 시리즈 (1) | CNN 👩‍🏫 모델 클래스 class RNN(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embed_dim, hidden_dim, n_layers, dropout, num_class, device): super(RNN, self).__init__() self.device = device self.n_layers = n_layers self.hidden_dim = hidden_dim self.embed = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim) self.dropout = nn.Dropout(p=dropout) self.gru = nn.GRU(embed_dim, self.hidden_dim, self.n_laye.. 2022. 12. 21.

[코드 리뷰] 노년층 대화 감성 분류 모델 구현 (1) : CNN 이번 학기 하나 있던 텀프로젝트가 끝난 후 사용한 코드에 대해 복습 목적으로 글을 작성한다. 모델은 총 3개인데 CNN, RNN, Transformer 순으로 정리할 예정이다. 👩‍🏫 모델 클래스 class CNN(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embed_dim, n_filters, filter_size, dropout, num_class): super(CNN, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim) self.conv1d_layers = nn.ModuleList([nn.Conv1d(in_channels=embed_dim, out_channels=n_filters[i], ke.. 2022. 12. 13.

[ART] attack_adversarial_patch_TensorFlowV2.ipynb 코드 분석 jupyter notebook으로 코드 돌리는데 짜잘한 에러가 자꾸 떠서 오늘은 삽질 좀 했다 😢 ✅ 코드 원본 : https://github.com/Trusted-AI/adversarial-robustness-toolbox/blob/main/art/attacks/evasion/adversarial_patch/adversarial_patch.py GitHub - Trusted-AI/adversarial-robustness-toolbox: Adversarial Robustness Toolbox (ART) - Python Library for Machine Learning S Adversarial Robustness Toolbox (ART) - Python Library for Machine Learning.. 2022. 1. 19.

[ART] attack_defence_imagenet.ipynb 코드 실습 원본 코드를 돌려보고 끝내는 것이 아니라 attack/defence에 대한 코드를 조금씩 바꿔보면서 실습을 진행했다. ✅ 코드 원본 : https://github.com/Trusted-AI/adversarial-robustness-toolbox/blob/main/notebooks/attack_defence_imagenet.ipynb GitHub - Trusted-AI/adversarial-robustness-toolbox: Adversarial Robustness Toolbox (ART) - Python Library for Machine Learning S Adversarial Robustness Toolbox (ART) - Python Library for Machine Learning Securit.. 2022. 1. 18.

[ART] adversarial_training_mnist.ipynb 코드 분석 ✅ 코드 : https://github.com/Trusted-AI/adversarial-robustness-toolbox/blob/main/notebooks/adversarial_training_mnist.ipynb GitHub - Trusted-AI/adversarial-robustness-toolbox: Adversarial Robustness Toolbox (ART) - Python Library for Machine Learning S Adversarial Robustness Toolbox (ART) - Python Library for Machine Learning Security - Evasion, Poisoning, Extraction, Inference - Red and Blue Teams.. 2022. 1. 12.

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