DeepLearning
1.Deep Learning 썸네일
2.[미래연구소 15기] 딥러닝과 Neural Network
미래연구소 15기 첫 강의 ML과 Neural Network, DL, Regression
3.[미래연구소 15기] Neural Network 작동 원리
미래연구소 15기 두 번째 강의, Neural Network의 작동 원리와 과정
4.[미래연구소 15기] Numpy와 Neural Network
미래연구소 15기 세 번째 강의, Numpy와 Neural Network
5.[미래연구소 15기] Activation Function, Random Initialization
해당 강의는 미래연구소 15기에서 진행한 내용입니다 :) https://futurelab.creatorlink.net/ python의 기본 indexing, slicing numpy의 , 사용 빠르고, 편하다 fancy indexing 대괄호 안에 또 대괄호를 넣는
6.[미래연구소 15기] 6주차
기존에 배운 regression, binary classification -> output layer node 개수 : 1개multiclass classification class 개수 = c = nL = output layer node 개수 -> output laye
7.[미래연구소 15기] 7주차
문제점 : row symmetric, vanishing gradient해결 : np.random.randn\*0.01문제점 : 1> fan-in이 길수록 출력되는 fan-out의 값이 커진다 -> gradient exploding2> fan-in이 짧을 수록 출력되는
8.[미래연구소 15기] 8주차
Image Classificationobject detectionsegmentationNeural Styler Transfer뇌는 시각적으로 작은 자극들부터 반응간단한 점, 선들부터 뉴런이 반응선의 모양, 움직임 마다 반응하는 뉴련들이 다르다.\-> 특정 feature
9.[미래연구소 15기] 9주차
해당 강의는 미래연구소 15기에서 진행한 내용입니다 :)https://futurelab.creatorlink.net/1\. 특이값에 robust2\. 절대값을 취하기 때문에 차이를 직관적으로 느낄 수 있다.1\. 특이값에 더 가중치를 둔다.2\. MAE보다 더
10.[미래연구소 15기] 10주차
Hyperparameter Tuning Model 저장하는 방법
11.[미래연구소 15기] 11주차 강의
해당 강의는 미래연구소 15기에서 진행한 내용입니다 :)https://futurelab.creatorlink.net/어느덧 딥러닝 스터디도 마지막을 향하고 있다.후반부로 갈수록 다른 일에 치여 집중하지 못해 아쉬움이 남는다.프로젝트도 많은 시간을 투자하지 못해
12.Object Detection 성능평가
검출한 Boundary Box가 맞는 지 틀린 지를 결정함예측된 Boundary Box와 Ground Truth Boundary Box가 중첩되는 부분의 면적을 측정해서 중첩된 면적을 합칩합의 면적으로 나눔0.5 이상이면 제대로 검출(TP), 0.5 미만이면 잘못 검출