COCRE 1기

시리즈명: 함께 걸어가는 CV여정 시리즈소개: 입문자를 위한 CV핵심 기술제공 예상독자: 입문자, 초급 키워드: Introduction CV ~ GAN 제작의도:CV입문자를 위한 전반적인 로드맵그리기 제작방향: CV입문자의 기틀 잡아주기 제작기간: 2021.

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사실 컴퓨터비전을 처음 공부하는 페이지에서 다양한 기술적 용어로 바로 들어가지 않고 어떻게 컴퓨터 비전이 만들어졌고 정의가 무엇인지부터 들어가려고 합니다. 그 이유는 비전의 청사진으로 그려놓고 어떤 방향과 목적을 가지고 이 기술이 만들어졌는지 알아야 조금 더 컴퓨터

저번까지 CV와 딥러닝의 역사를 배웠다면, 이제는 CV의 여러 핵심 요소들을 공부하기 위한 여정을 달릴 것입니다.이번에는 CV의 핵심 요소 중에 하나로 불리는 Image Classification을 배울 것입니다. Image Classification의 정의는 입력 이

지금까지 CV의 역사 그리고 CV의 핵심 요소 중에 하나로 불리는 Image Classification에 대해서 설명을 드렸습니다.이번 블로그에선 Neural Network의 기초를 이루는 단순하지만 핵심인 Linear Classifier의 여러 가지 종류와 문제점에

이번 블로그에서는 최적화에 대해서 알아보겠습니다.Linear classifier에서 w를 최적으로 찾는 방식에 대해서 알아보도록 하겠습니다.이미지 출처: 링크텍스트이미지 출처: 링크텍스트Optimization은 최적의 w를 찾는 것이 아닌 loss를 최소화하는 w를 찾

이번 블로그에서는 Neural Network의 정의 와 Linear classifier보다 왜 성능이 더 좋은지에 대해서 설명합니다. 그리고 추가적인 Optimization도 이야기를 해보도록합니다.신경망은 정보처리 시스템으로서 병렬, 분산 연결구조를 가지고 있으며,

이번 블로그에서는 복잡한 neural network system에서 gradient를 게산하는 방식인 backpropagation에 대해서 알아보려고 합니다.머신러닝, 딥러닝을 접하게 된다면 gradient 와 backpropagation에 대해 많이 들을 것입니다.