# DL

cindy4741

우선 SaliencyMix에서 사용된 가장 큰 두가지 기술은 Soft labeling과 Saliency Map이다. 우선 Soft labeling은 DNN 모델이 overconfidence하는 것을 막고, 모델을 강화시키는 역할을 한다. Hard labeling은 0또

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LSTM의 구조 및 동작과 활용 사례

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순차 데이터를 위한 순환 신경망, RNN

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심층학습 최적화 II

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심층학습 최적화 I

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향후 CNN은 FC층의 매개변수를 줄이는 방향으로 발전

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DMLP와 CNN의 비교

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혁신적 알고리즘 등장 합성곱 신경망(CNN)

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다층 퍼셉트론 퍼셉트론은 선형 분리가 불가능한 상황에서 일정량의 오류가 생길 수 밖에 없는 한계를 가진다. 이를 극복하기 위해 고안된 것이 다층 퍼셉트론!

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인공신경망

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어떤 컴퓨터 프로그램이 T라는 작업을 수행한다. 이 프로그램의 성능을 P라는 척도로 평가했을 때 경험 E를 통해 성능이 개선된다면, 이 프로그램은 학습을 한다고 말할 수 있다.

greenwint3r

이미지(annotation, xml 등이 있는) > 대상 좌표에 img 추가일반 이미지 > Landmark 검출(Dlib 등) > 대상 좌표에 img 추가우선 1번을 선택해서 진행해봤다.데이터는 여기서 FDDB Dataset을 이용만약 2번을 사용한다면 블로그글을 참조

nahye0910

self-learnging 알고리즘과 관련된 인공지능의 하위분야로 머신러닝이 출현함인간이 직접 대량의 데이터를 분류하고 규칙을 유도하며 모델을 구축하는 기호주의 방식에서 벗어나머신러닝을 통해 데이터에서 더 효율적으로 지식을 추출하고 이를 바탕으로 예측 모델과 데이터 기

nahye0910

사고의 법칙에 대한 탐구확률론에 기초한 학문 = 인공지능컴퓨터가 '생각'이란 것을 하게 만들 수 있는가인간이 일반적으로 수행하는 지적작업을 자동화 하려는 노력인간의 모든 지식 기호화하고,이 관계들을 모두 컴퓨터에 학습시키는 기호주의 인공지능은 1950년대부터 1980년

nahye0910

수업 커리이미지 분류 프로젝트 - CNN 실습 해볼 듯컴퓨터 비전(CV)과 자연어 처리(NLP) 둘 다 너무 중요함예제를 먼저 보고 감을 잡을 수 있다.Baseline Code현업에 계시는 분과의 강의까지실제 회사에서 사용하는 플랫폼 사용함현업에서 사용하는 플랫폼을 교

idnnbi

AI 인공지능(Artificial Intelligence)인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 언어 이해능력 등을 컴퓨터에 구현한 기술ML 머신러닝(Machine Learning) 많은 데이터를 기반으로한 학습클라우드 컴퓨터가 학습 모형을 기반으로 외부에서 주어진 데

devseunggwan

❗ 해당 작업은 CSI 카메라 사용을 하려 했으나, 정상적으로 GStreamer가 Python에서 동작하지 않았다. 그래서 다른 방법을 모색해야 한다.Nvidia Jetson Nano(이하, Nano)에 RPi Camera V2(CSI-Camera)를 설치하여 비전

nahye0910

The merit of an action lies in finishing it to the end

nahye0910

컴퓨터비전 분야 도메인 지식 습득 및 신규BM발굴 프로젝트 과정 > #### 영상데이터·CNN활용 영상데이터 처리 산술연산·비트연산 이미지 드로잉 비디오 캡처 읽기 합성곱·패딩·스트라이드 CNN 활용 YOLO·GAN >

nahye0910

\- 수치미분 \- 선형회귀 \- 로지스틱회귀 \- 딥러닝 \- 오차역전파 \- 텐서플로우 \- CNN·RNN