[ONNX] Tensorflow Lite (TFLite) 에서 ONNX 모델로 변경하기

변환 과정1. pip3 install tf2onnx2. python3 -m tf2onnx.convert --opset 13 --tflite [tflite file path] --output [onnx file path](ex. python3 -m tf2onnx.convert --opset 13 --tflite face_detection_full_range.tflite --output facedetect_full.onnx) 위 명령어를 통해 손 쉽게 변환 가능.

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  • · 2024. 5. 28.
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[논문리뷰] TypeNet: Deep Learning Keystroke Biometrics

[논문리뷰] TypeNet: Deep Learning Keystroke Biometrics

TypeNet: Deep Learning Keystroke Biometrics저자: Alejandro Acien, Aythami Morales, John V. Monaco, Ruben Vera-Rodriguez, Julian Fierrez, Member, IEEE요약: LSTM 기반 키스트로크 인증 모델Github: https://github.com/BiDAlab/TypeNetPaper(arxiv): https://arxiv.org/pdf/2101.05570Abstract & Introduction키스트로크 다이나믹은 개인의 타이밍 습관을 기반으로 개개인을 인식하는 것을 의미한다. 키를 누르거나 때는 속도, 키를 입력하는 위치, 압력등이 특징으로 수집되어 사용된다. 키보드를 통한 입력은 스마트폰 잠금해..

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  • · 2024. 5. 16.
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Log Likelihood

Log Likelihood

LikelihoodLikelihood는 가능도라고 부르며, 특정 사건이 일어날 가능성 혹은 샘플들과 확률분포의 일관된 정도를 의미한다. 연속확률분포에서 확률은 왼쪽 그림과 같이 $x_1$ 과 $x_2$ 사이의 넓이를 의미한다. Likelihood는 $x_1$ 과 $x_2$ 의 확률분포의 값 $f_{\theta}(x_1)$, $f_{\theta}(x_2)$의 곱을 의미하는데, 여기서 $\theta$는 확률분포의 파라미터로 정규분포의 경우는 평균 μ">μ와 표준편차 σ">σ를 의미한다. Likelihood를 수식으로 표현하면 다음과 같다. $L(\theta | x) = p_{\theta}(x_1, x_2, ..., x_n) = \Pi_{i=0}^n p_{\theta}(x_i)$ 간단..

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  • · 2024. 5. 16.
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[논문리뷰] Lag-Llama: Towards Foundation Models for Probabilistic Time Series Forecasting

[논문리뷰] Lag-Llama: Towards Foundation Models for Probabilistic Time Series Forecasting

Lag-Llama: Towards Foundation Models for Probabilistic Time Series Forecasting 저자: Kashif Rasul and others.요약: Llama 기반 시계열 foundation modelGithub: https://github.com/time-series-foundation-models/lag-llamaPaper(arxiv): https://arxiv.org/abs/2310.08278Abstract & Introduction과거부터 foundation modeldms zero-shot, few-shot 일반화 연구에서 많은 관심을 받아왔고, 좋은 성능을 보였다. 하지만, nlp 분야와 cv 분야와는 다르게, time series 분야에서는 ..

  • format_list_bulleted 딥러닝 논문 리뷰/Time Series & Tabular Data
  • · 2024. 5. 14.
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공변량(convariate)

요약종속변수(dependent)에 대해 독립변수(independent)와 기타 잡음인자가 공유하는 변량을 의미한다. 독립변수독립변수는 연구자가 의도적으로 변화시키는 변수를 말한다. 통계에서 독립적이라는 말은 다른 변수에 영향을 받지 않는 다는 의미이며, 종속변수에 영향을 주는 변수를 의미한다.  종속변수종속변수는 독립변수에 영향을 받아서 변화하는 변수를 의미한다. 종속변수를 다른 말로 반응 변수(response variable) 혹은 결과 변수(outcome variable)라고도 불린다. 예를 들면, 서울시 지역구별 소득차이에 대한 분석에서 독립변수는 지역구, 지역구별 소득은 종속변수다.  공변량어떤 연구를 할 때의 주요 목적은 연구하고자 하는 독립변수들이 종속변수에 얼마나 영향을 주는지 알고자 하는 ..

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  • · 2024. 5. 9.
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Univariate time series

정의- 동일한 간격의 시간의 증가에 대해 순차적으로 기록된 한 개의 변수와 관찰치로 구성된 시계열. 특징- 단변량 시계열이라고 불리며, 한 열의 변수들로 주어져도 시간은 암묵적인 변수이므로 동일공간(시간)상에 있다면 명시적으로 주어지지 않을 수 있다.

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  • · 2024. 5. 9.
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