# CNN

9개의 포스트

CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

http://cs231n.stanford.edu2017년 Spring 강의 - Youtube, PageA Brief Histroy of Computer VisionImage ClassificationChllenges of RecognitionData-Drive

2020년 10월 10일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

합성곱 신경망 (Convolutional Neural Networks, CNN)

ResNet 논문을 읽다가 CNN(Convolutional Neural Network)에 대해서도 정리해놔야겠다는 생각이 들어서 적는 글!CNN이 등장한 배경으로는 신경과학적 측면과 학습 이론 측면을 살펴 볼 수 있다.신경과학적 측면에서 어떤 물체를 인식할 때, 모든

2020년 7월 24일
·
0개의 댓글

CBAM: Convolutional Block Attention Module

필자들은 Convolution Block Attention Module (CBAM)을 제안한다.최근의 CNN 성능 향상을 위한 architecture 연구는 크게 3 가지 측면에서 이뤄지고 있다.depthwidthcardinalitydepth와 width의 경우 Res

2020년 6월 30일
·
0개의 댓글

Keras Fashion Mnist 실습

시작하며 우연한 기회로 회사를 이직할 기회를 얻었고, 이직한 회사에선 인공지능 파트를 담당하게 되었습니다. 대략 9개월정도 인공지능 공부를 하지 않은 상태에서 다시금 복습하자는 의미에서 이번 글을 포스팅하게 되었습니다. 이번 글은 케라스(Keras)에 대한 간단한

2020년 6월 26일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

페이스북이 생각하는 쇼핑의 미래

요새 젊은 친구들은 카톡을 쓰지 않는다고 한다. 오히려 페이스북을 쓴다고 하는데, 처음에는 약간 생소했다. 왜 페이스북을? 하지만 알고보니 페이스북 메신저가 1) 굳이 서로의 번호를 알지 않아도 되고, 2) 읽었다는 정보에서 한걸음 더 나아가, 타이핑 하고 있는 시점까

2020년 5월 31일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

밑바닥부터 시작하는 딥러닝 - 7장 CNN

Chapter 7. 합성곱 신경망(CNN) 7.1 전체 구조 CNN에서는 새로운 합성곱 계층과 풀링 계층이 추가된다. CNN 계층은 conc-relu-pooling 흐름으로 연결된다. 여기서 중요한 것은 출력에 가까운 층에서는 affine-relu 구성을 사용할 수 있다. 7.2 합성곱 계층 CNN에서는 패딩, 스트라이드 등 CNN 고유의 용어가 등...

2020년 1월 28일
·
0개의 댓글