# CNN
[CMU 11-785] Lec10-11. History & mathematical details of CNNs
11-785. Introduction to Deep Learning / Fall 2020 Lecture10 ~ 11. CNNs 를 듣고 요약/정리한 글입니다.저번 강의에서 image data의 효율적인 processing을 위한 scanning 아이디어를 살펴보았다.
[CMU 11-785] Lec9. Deep Neural Networks. Scanning for patterns (intuition for CNN)
11-785. Introduction to Deep Learning / Fall 2020 Lecture9. Deep Neural Networks. Scanning for patterns 를 듣고 요약/정리한 글입니다. Materials video slide _이번 강
CNN(이미지 분류)
CNN은 Convolutional Neural Network의 약자로, 필터링 기법을 인공 신경망에 적용하여 이미지를 분류하는 기법이다. 흑백 이미지는 2차원의 데이터로 되어있고, 0~255 사이의 값으로 되어있다. 칼라 이미지는 (32, 32) 2차원 숫자 집합이
CNN - 필터를 통해 데이터의 특징을 찾는 원리
CNN - 필터를 통해 데이터의 특징을 찾는 원리 > 박성호 교수님의 NeoWizard 유투브 강의를 참고하여 학습하였습니다.
CNN(Convolutional Neural Network) - 컨볼루션(convolution) 연산, 풀링(pooling), 패딩(padding)
CNN(Convolutional Neural Network) 컨볼루션(convolution) 연산, 풀링(pooling), 패딩(padding) > 박성호 교수님의 NeoWizard 유투브 강의를 참고하여 학습하였습니다.
[부스트캠프 Ai] Week 3 Day 3
최근 들어서는 뒷 단의 fully connected layer를 점점 없애는 추세다. 이유는 파라미터의 숫자에 의존적이기 때문이다. 파라미터의 숫자가 많으면 학습시키기 어렵고, generalization이 안된다. Convolutional layer를 쓰고나면 크기가
CNN
Neural Network의 연산 과정각 성분 h(i)에 대응하는 가중치 행 W(i)이 필요하다.즉, 각 뉴런들이 선형모델과 활성함수로 연결된 구조(fully connected)분류 기준이 많아지고 입력 데이터의 성분(x1, x2 ... 즉,차원이 늘어나는 경우)이 많
1D Convolution, 시퀀스 처리를 위한 Convolution과 WaveNet 맛보기
LSTM과 GRU 등 긴 시퀀스, Long-term dependency를 처리하기 위한 RNN에 대한 향상이 있으나,여전히 매우 긴 시퀀스를 처리하는데에는 어려움이 있다.이를 위한 또 다른 대안들이 있다. 이번 글에서 소개할 1D convolution과 다음 NLP 시
Week 8 Day 3 - CNN Models
기계학습 최적화에서 중요한 점은 일반화 능력이 좋아야 합니다.예측값 - 실제값 = 오차오차를 계산할 때, 어떤 것들을 판단 기준으로 삼느냐에 따라 gradient descent를 이용해 갱신해줄텐데요. 로스나 에러를 어떻게 정해주느냐에 따라 다른 양상을 보일 수 있습니
Convolutional Neural Networks
위 강의노트는 CS231N 강의 내용과 자료를 바탕으로 작성했습니다. 또한 중간 중간 나오는 인용문에서의 질문은 강의에서 나온 질문이나, AIFFEL 대전 딥러닝 풀잎 1조분들과의 스터디에서 나온 질문을 바탕으로 이뤄졌습니다.
tensorflow-gpu 환경세팅
윈도우키 + X로 장치 관리자 확인디스플레이 어댑터 확인https://www.nvidia.co.kr/Download/index.aspx?lang=kr개인에게 맞는 드라이버를 다운로드한다@@@@@@버전 주의!!https://www.tensorflow.o
[CS224n] Lecture 11 - ConvNets for NLP
작성자 : 투빅스 13기 이예진 > Contents Intro 1d Convolution for Text CNN for Classification 추가 & 정리 Deep CNN for Text 1. Intro 기존 RNN의 문제와 CNN 기존 RNN계열의 모델은
[Tensorflow] Convolution 간단한 시각화
coursera의 Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning 강좌 내용 일부를 정리했습니다. 단순히 이미지의 픽셀값만으로 분류하는 일반적인 신경망
CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
http://cs231n.stanford.edu2017년 Spring 강의 - Youtube, PageA Brief Histroy of Computer VisionImage ClassificationChllenges of RecognitionData-Drive
