jung-geun/PSO
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5494df2bc3e9c1806cae055e0f2c74bd5b071081
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jung-geun
5494df2bc3 23-07-12 
pso2keras pypi 패키지 생성
iris xor 검증 자료 수정
 2023-07-12 19:31:54 +09:00
jung-geun
7d22ededc7 23-07-12 
xor iris 수치 교정
파티클의 분포 조정 가능하게 수정
random 시드 추출
 2023-07-12 05:03:18 +09:00
jung-geun
2b010c4257 23-07-11 
mnist one hot 인코딩 적용후 손실 함수 mse 로 변경
 2023-07-11 15:00:50 +09:00
jung-geun
026223bd19 23-07-11 
one hot 인코딩 적용
 2023-07-11 02:10:14 +09:00
jung-geun
0dd6cc4cab 23-07-10 
mnist 관성의 중요도를 0.3까지 낮춤
 2023-07-10 22:03:55 +09:00
jung-geun
46aa52d81f 23-07-10 
mnist 46% 달성
 2023-07-10 17:05:59 +09:00
jung-geun
f18932d6d2 23-07-09 
dev container 조정
 2023-07-09 00:36:02 +09:00
jung-geun
02228db1ba 23-07-08 
mse -> sparse_categorical_crossentropy 로 수정 ( BP 에서 mse 로는 학습이 되지 않음 )
 2023-07-08 22:01:05 +09:00
jung-geun
e12716083c 23-07-08 
mnist 4, 8, 4-1.1 시도
 2023-07-08 19:14:38 +09:00
jung-geun
74c08684cc 23-07-07 
conda 패키지 dev container 수정
 2023-07-07 21:52:18 +09:00
jung-geun
ef7c058a09 23-07-07 
python conda 패키지 부활
 2023-07-07 21:18:22 +09:00
jung-geun
7410ed9e04 23-07-07 
dev container 설정 - tqdm + tensorflow 자동 설치 env name = pso 로 자동 생성
 2023-07-07 18:30:08 +09:00
jung-geun
c163de6cb6 23-07-06 
dev container 실행 코드 추가
 2023-07-06 22:04:42 +09:00
jung-geun
c7384cdf7b 23-07-06 
devcontainer 설정
 2023-07-06 21:02:20 +09:00
jung-geun
fa2861e6aa 23-07-06 
conda yaml 조정
 2023-07-06 20:58:47 +09:00
jung-geun
4170100bd1 23-07-06 
code space용 설정 파일 추가
mutation 설정 - 특정 확률로 파티클의 위치를 랜덤하게 방향 조정
 2023-07-06 20:46:38 +09:00
jung-geun
9aab259970 23-07-06 
workflow 수정 - yml -> yaml
 2023-07-06 17:01:15 +09:00
jung-geun
9bfa741012 Create python-package-conda.yml 2023-07-06 16:51:14 +09:00
jung-geun
e49d99a12d 23-06-05 
env 파일 이름 변경
돌연변이 설정 수정
 2023-07-05 18:42:28 +09:00
jung-geun
174d68d518 23-06-30 
seed 조정 추가
 2023-06-30 22:56:25 +09:00
jung-geun
97abf75149 23-06-29 
momentum (관성) -> momentun (돌연변이)로 수정
 2023-06-29 22:22:03 +09:00
jung-geun
544a818940 23-06-28 
단순 업데이트
 2023-06-28 23:29:27 +09:00
jung-geun
983913f2d2 23-06-24 
패키지 호출 단순 수정
 2023-06-24 03:31:40 +00:00
jung-geun
2a28b7fa04 23-06-23 
readme 파일 수정 - env 파일 및 설명 추가 , 참고 자료 수정
iris_tf.py 모델의 성능 교차 검증을 위해 추가
 2023-06-23 06:37:01 +00:00
jung-geun
953cd44396 23-06-22 
np random seed 고정
각 함수의 설명 추가
 2023-06-23 04:00:59 +00:00
jung-geun
34729e9b33 23-06-11 
env.yaml 추가 - 가상환경 생성하기 간편하게 하기 위해 추가
 2023-06-11 14:45:01 +00:00
jung-geun
1662d58f05 23-06-09 
자동 튜닝을 위한 스크립트 추가
메모리 관리를 위해 소멸자 추가
 2023-06-09 09:38:44 +00:00
jung-geun
e484f9f92f 23-06-03 
출력한 history 이미지 위치 수정
mnist 학습 현황 추가
 2023-06-03 22:00:54 +09:00
jung-geun
0d99329a43 23-06-03 
tensorflow gpu 의 메모리 용량 제한을 추가
readme에 분류 문제별 해결 현황 추가
 2023-06-03 17:25:30 +09:00
jung-geun
4ffc6cc6e5 23-06-01 
함수 실행마다 사용안하는 변수 delete 및 gc.collect() 를 실행하여 메모리 문제 해결을 위해 변경
 2023-06-01 18:10:57 +09:00
jung-geun
89449048c4 23-05-31 
지역해에 조기수렴하는 문제를 줄이기 위해 일정 비율을 전역해에서 반대 방향의 1/2 만큼 속도를 가지도록 조정
 2023-05-31 19:57:55 +09:00
jung-geun
8012cf3557 23-05-31 
전체 파티클 중 일부를 현재 속도의 음수 방향으로 진행하도록 하여 지역해에 갇혀 조기수렴하는 문제의 방안으로 사용
 2023-05-31 02:52:32 +09:00
jung-geun
c5731c6870 23-05-29 | 2 
처음 초기화를 균일 분포로 랜덤하게 시작함
iris 기준 11 세대만에 99.16 % 에 도달
성능이 매우 높게 나타남
 2023-05-29 04:54:20 +09:00
jung-geun
91c6ec965b 23-05-29 
EBPSO 알고리즘 구현 - 선택지로 추가
random 으로 분산시키는 방법 구현 - 선택지로 추가
iris 기준 98퍼센트로 나오나 정확한 결과를 지켜봐야 할것으로 보임
 2023-05-29 04:01:48 +09:00
jung-geun
7a612e4ca7 23-05-24 | 2 
pyplot 을 추가하여 loss 와 acc 가 학습할때 어떻게 변화하는지 적용
 2023-05-24 15:39:17 +09:00
jung-geun
27d40ab56c 23-05-24 
pso 알고리즘을 구현하는데 bp 를 완전히 배제하는 방법으로 구현
model 디렉토리를 자동으로 생성하게 수정
 2023-05-24 14:00:31 +09:00
jung-geun
7c5f3a53a3 23-05-21 
pso 기본 알고리즘을 이용한 tensorflow model의 pso 알고리즘화 - xor 문제, mnist 분류 성공
 2023-05-21 14:00:03 +09:00